plotUMAP: plotUmap

In TimoSchuer/Dissertation:

plotUmap

Description

nutzt hdbscan um dichtebereiche zu finden und plottet distanzmatrix mit umap

Usage

plotUMAP(
  kwic = data.frame(a = 1:10, b = letters[1:10], c = letters[10:1]),
  vars = setdiff(names(kwic), c("IPId", "IPNumber", "EventID", "File", "Speaker",
    "TierID", "TierCategory", "Start", "End", "Start_time", "End_time", "Name", "Text",
    "pathAudio", "pathFile", "BelegID", "pos", "BelegNummer")),
  metric = "gower",
  n_neighbors = 50,
  min_dist = 0.01,
  minPts = 50,
  interactive = TRUE,
  clusterBase = c("visualization", "distMat"),
  label = "IPId"
)

Arguments

kwic	daten, muuss keine kwic sein, kann auch andere daten
vars	spaltennamen mit variablen die zur ähnlichkeitsberechnung herangezogen werden sollen
metric	metric für die distanzmatrix, standard ist gower
n_neighbors	Anzahl, der direkten Nachbarn eines Punkts, die in niedrieger Dimension erhalten bleiben sollen; je größer desto besser wird globale Struktur erhalten, je kleiner desto besser lokale Struktur
min_dist	je kleiner desto enger die cluster
minPts	minPts pro Cluster
interactive	soll der plot interaktiv rauskommen
clusterBase	soll auf der Visualisierung mit Umap oder auf der Distanzmatix geclustert werden
label	label das angezeigt wird wenn man auf einen Punkt geht

Value

plot

TimoSchuer/Dissertation documentation built on Feb. 25, 2024, 6:24 a.m.