apply_spectral_clustering: apply_spectral_clustering

In JessicaSousa/speclusteR: Spectral Clustering Algorithms in R

Description

Essa função realiza o cálculo do spectral clustering de acordo com o tipo de normalização.

Usage

apply_spectral_clustering(A, k, sig1 = 0.8, sig2 = 1, type = 1)

Arguments

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. 1: Não normalizado. 2: Normalizado segundo Shi e Malik (2000). 3: Normalizado segundo Ng, Jordan, e Weiss (2002).

Value

Retorna uma lista contendo o resultado do kmeans sobre o

Examples

## 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)

JessicaSousa/speclusteR documentation built on May 24, 2019, 9:52 a.m.