PP_Optimizer: Funcao de otimizacao dos indices da projection pursuit (busca...

In MVar.pt: Analise multivariada (brazilian portuguese)

Funcao de otimizacao dos indices da projection pursuit (busca de projecao).

Description

Funcao de otimizacao dos indices da projection pursuit (busca de projecao).

Usage

PP_Optimizer(data, class = NA, findex = "HOLES",   
             dimproj = 2, sphere = TRUE, optmethod = "GTSA",   
             weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9,  
             eps = 1e-3, maxiter = 3000, half = 30)

Arguments

data	Conjunto de dados numericos sem a informacao das classes.
class	Vetor com os nomes das classes dos dados.
findex	Funcao indice de projecao a ser usada: "lda" - Indice LDA, "pda" - Indice PDA, "lr" - Indice Lr, "holes" - Indice holes (default), "cm" - Indice massa central, "pca" - Indice PCA, "friedmantukey" - Indice Friedman Tukey, "entropy" - Indice entropia, "legendre" - Indice Legendre, "laguerrefourier" - Indice Laguerre Fourier, "hermite" - Indice Hermite, "naturalhermite" - Indice Hermite natural, "kurtosismax" - Indice curtose maxima, "kurtosismin" - Indice curtose minima, "moment" - Indice momento, "mf" - Indice MF, "chi" - Indice qui-quadrado.
dimproj	Dimensao para a projecao dos dados (default = 2).
sphere	Dados esfericos (default = TRUE).
optmethod	Metodo de otimizacao GTSA - Grand Tour Simulated Annealing ou SA - Simulated Annealing (default = "GTSA").
weight	Usado nos indice LDA, PDA e Lr, para ponderar os calculos pelo numero de elementos em cada classe (default = TRUE).
lambda	Usado no indice PDA (default = 0.1).
r	Usado no indice Lr (default = 1).
cooling	Taxa de arrefecimento (default = 0.9).
eps	Precisao de aproximacao para cooling (default = 1e-3).
maxiter	Numero maximo de iteracoes do algoritmo (default = 3000).
half	Numero de etapas sem incrementar o indice, para em seguida diminuir o valor do cooling (default = 30).

Value

num.class	Numero de classes.
class.names	Nomes das classes.
proj.data	Dados projetados.
vector.opt	Vetores de projecao encontrados.
index	Vetor com os indices de projecao encontrados no processo, convergindo para o maximo, ou o minimo.
findex	Funcao indice de projecao usada.

Author(s)

Paulo Cesar Ossani

Marcelo Angelo Cirillo

References

COOK, D., LEE, E. K., BUJA, A., WICKHAM, H.. Grand tours, projection pursuit guided tours and manual controls. In Chen, Chunhouh, Hardle, Wolfgang, Unwin, e Antony (Eds.), Handbook of data Visualization, Springer Handbooks of Computational Statistics, chapter III.2, p. 295-314. Springer, 2008.

LEE, E., COOK, D., KLINKE, S., LUMLEY, T.. Projection pursuit for exploratory supervised classification. Journal of Computational and Graphical Statistics, 14(4):831-846, 2005.

See Also

Plot.PP and PP_Index

Examples

data(iris) # conjunto de dados

# Exemplo 1 - Sem as classes nos dados
data <- iris[,1:4]

class <- NA # classe dos dados

findex <- "kurtosismax" # funcao indice

dim <- 1 # dimensao da projecao dos dados

sphere <- TRUE # Dados esfericos

res <- PP_Optimizer(data = data, class = class, findex = findex,
                    optmethod = "GTSA", dimproj = dim, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 1000, half = 30)
 
print("Numero de classes:"); res$num.class
print("Nomes das classes:"); res$class.names
print("Funcao indice de projecao:"); res$findex
print("Dados projetados:"); res$proj.data
print("Vetores de projecao:"); res$vector.opt
print("Indices de projecao:"); res$index


# Exemplo 2 - Com as classes nos dados
class <- iris[,5] # classe dos dados

res <- PP_Optimizer(data = data, class = class, findex = findex,
                    optmethod = "GTSA", dimproj = dim, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 1000, half = 30)

print("Numero de classes:"); res$num.class
print("Nomes das classes:"); res$class.names
print("Funcao indice de projecao:"); res$findex
print("Dados projetados:"); res$proj.data
print("Vetores de projecao:"); res$vector.opt
print("Indices de projecao:"); res$index

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