inst/doc/dbscan.R

In dbscan: Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Related Algorithms

### R code from vignette source 'dbscan.Rnw'

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### code chunk number 1: dbscan.Rnw:130-132
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options(useFancyQuotes = FALSE)
citation("dbscan")


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### code chunk number 2: dbscan.Rnw:590-591
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options(width = 75)


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### code chunk number 3: dbscan.Rnw:594-605
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library("dbscan")

set.seed(2)
n <- 400

x <- cbind(
  x = runif(4, 0, 1) + rnorm(n, sd = 0.1),
  y = runif(4, 0, 1) + rnorm(n, sd = 0.1)
  )

true_clusters <- rep(1:4, time = 100)


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### code chunk number 4: sampleData
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plot(x, col = true_clusters, pch = true_clusters)


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### code chunk number 5: kNNdistplot
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kNNdistplot(x, k = 2)
abline(h=.06, col = "red", lty=2)


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### code chunk number 6: dbscan.Rnw:639-641
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res <- dbscan(x, eps = 0.06, minPts = 3)
res


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### code chunk number 7: dbscanPlot
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plot(x, col = res$cluster + 1L, pch = res$cluster + 1L)


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### code chunk number 8: dbscanHullPlot
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hullplot(x, res)


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### code chunk number 9: dbscan.Rnw:689-690
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predict(res, x[1:25,], data = x)


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### code chunk number 10: dbscan.Rnw:699-701
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res <- optics(x, eps = 10, minPts = 10)
res


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### code chunk number 11: dbscan.Rnw:706-707
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head(res$order, n = 15)


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### code chunk number 12: opticsReachPlot
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plot(res)


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### code chunk number 13: opticsOrder
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plot(x, col = "grey")
polygon(x[res$order,], )


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### code chunk number 14: extractDBSCANReachPlot2
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res <- extractDBSCAN(res, eps_cl = .065)
plot(res)


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### code chunk number 15: extractDBSCANHullPlot2
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hullplot(x, res)


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### code chunk number 16: dbscan.Rnw:773-775
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res <- extractXi(res, xi = 0.05)
res


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### code chunk number 17: dbscan.Rnw:780-781
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res$clusters_xi


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### code chunk number 18: extractXiReachPlot
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plot(res)


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### code chunk number 19: extractXiHullPlot
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hullplot(x, res)


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### code chunk number 20: dbscan.Rnw:853-855
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dend <- as.dendrogram(res)
dend


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### code chunk number 21: opticsDendrogram
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plot(dend, ylab = "Reachability dist.", leaflab = "none")