Description Usage Arguments Value Examples
Essa função realiza o cálculo do spectral clustering de acordo com o tipo de normalização.
1 | apply_spectral_clustering(A, k, sig1 = 0.8, sig2 = 1, type = 1)
|
A |
corresponde a matriz de similaridade calculada. |
k |
corresponde ao número de grupos a ser considerado |
sig1 |
corresponde a um real |
sig2 |
corresponde a um real |
type |
Corresponde a um inteiro indicando qual tipo de normalização deseja executar.
|
Retorna uma lista contendo o resultado do kmeans sobre o
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 | ## Not run:
set.seed(2018)
n <- 150
r <- rnorm(n, 5, .25)
theta <- runif(n, 0, 2 * pi)
c1 <- data.frame(x = rnorm(n), y = rnorm(n))
c2 <- data.frame(x = r * cos(theta), y = r * sin(theta))
points1 <- rbind(c1, c2)
A <- as.matrix(dist(points1))
S <- build_similarity_graph(A)
L <- create_graph_laplacian(S)
## End(Not run)
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