clust_funs: Funcoes De Clusterizacao

In lkhenayfis/hidro-clustena: Selecao De Cenarios De ENA

Funcoes De Clusterizacao

Description

Wrappers de metodos de clusterizacao para uso nos processos do pacote

Details

Durante a execucao das funcoes de selecao e/ou extracao de cenarios, o objeto cenariosena passa por uma reducao de dimensionalidade e posterior clusterizacao. As funcoes para clusterizar o dado podem implementar qualquer metodo, mas devem respeitar alguns padroes de argumentos de entrada e caracteristicas na saida.

Quanto as entradas, todas as funcoes de clusterizacao precisam receber o primeiro argumento chamado compact, correspondente a um objeto compactcen observacoes a serem clusterizadas. Alem dele, o segundo argumento deve ser nc, recebendo um inteiro indicando o numero de clustes desejados. Os demais argumentos sao livres, porem independentemente deles deve existir ... para consistencia com as demais funcoes.

Nao ha restricoes ou especificacoes para o objeto de saida, porem devem ser definidos metodos das genericas getclustclass e getclustmeans, que extraem do objeto de saida as classificacoes de cada obsevacao e centroides dos clusters respectivamente, para a classe dos objetos retornados. Por exemplo, clustkmeans retorna um objeto com classe kmeans, de modo que ha implementadas no pacote getclustmeans.kmeans e getclustclass.kmeans, que recebem objetos dessa classe e extraem centroides e classficacoes respectivamente.

Atualmente o pacote fornece as opcoes:

• clustkmeans

• clustkmedoids

• clustEM

• clusthierarq

As paginas de help de cada uma das funcoes contem detalhes a respeito dos argumentos de cada uma (que podem ser passados as funcoes de selecao atraves de ... naquelas chamadas).

lkhenayfis/hidro-clustena documentation built on June 12, 2022, 1:52 a.m.