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Os dados referem-se a m<c3><a9>dia de v<c3><a1>rios pontos amostrais em sistema de gride nos solos da Amaz<c3><b4>nia, onde foram mensuradas as vari<c3><a1>veis areia e argila para 6 sistemas de uso da terra (SUT). O objetivo do estudo <c3><a9> agrupar os SUT's conforme similaridade das medidas de areia e argila.
Um data.frame
com 6 observa<c3><a7><c3><b5>es e 2 vari<c3><a1>veis, em que
areia
M<c3><a9>dia das medidas de areia.
argila
M<c3><a9>dia das medidas de argila.
O sistema de uso da terra <c3><a9> indicado conforme nomenclatura das
linhas do data.frame
, onde (A) representa uso da terra
para agricultura, (AG) para agrofloresta, (F) para floresta, (CV)
para capoeira velha, (CN) para capoeira nova e (P) para pastagem.
FERREIRA (2011), (Exemplo 9.1, p<c3><a1>g. 402)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | data(FerreiraEg9.1)
str(FerreiraEg9.1)
rownames(FerreiraEg9.1)
(D <- dist(FerreiraEg9.1))
plot(hclust(D), hang = -1)
library(lattice)
(cl <- kmeans(FerreiraEg9.1, 3))
xyplot(argila ~ areia, groups = cl$cluster,
data = FerreiraEg9.1,
pch = 19, cex = 1.3, grid = TRUE,
xlab = "Teor de argila (%)",
ylab = "Teor de areia (%)",
panel = function(x, y, ...) {
cols <- trellis.par.get()$superpose.symbol$col[cl$cluster]
panel.xyplot(x, y, ...)
ltext(x, y,
labels = rownames(FerreiraEg9.1),
pos = 4, offset = 1, col = cols)
})
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