MVar.pt (version 2.1.1)

Plot.PP: Graficos da projection pursuit (PP).

Description

Graficos da projection pursuit (PP).

Usage

Plot.PP(PP, titles = NA, xlabel = NA, ylabel = NA, posleg = 2, 
        boxleg = TRUE, size = 1.1, grid = TRUE, color = TRUE, linlab = NA,  
        axesvar = TRUE, axes = TRUE, casc = TRUE)

Arguments

PP

Dados da funcao PP_Optimizer.

titles

Titulos para os graficos, se nao for definido assume texto padrao.

xlabel

Nomeia o eixo X, se nao for definido assume texto padrao.

ylabel

Nomeia o eixo Y, se nao for definido assume texto padrao.

posleg

0 sem legenda, 1 para legenda no canto superior esquerdo, 2 para legenda no canto superior direito (default), 3 para legenda no canto inferior direito, 4 para legenda no canto inferior esquerdo.

boxleg

Coloca moldura na legenda (default = TRUE).

size

Tamanho dos pontos no grafico.

grid

Coloca grade nos graficos (default = TRUE).

color

Graficos coloridos (default = TRUE).

linlab

Vetor com os rotulos para as observacoes.

axesvar

Coloca eixos de rotacao das variaveis, somente quando dimproj > 1 (default = TRUE).

axes

Plota os eixos X e Y (default = TRUE).

casc

Efeito cascata na apresentacao dos graficos (default = TRUE).

Value

Grafico da evolucao dos indices, e graficos cujos dados foram reduzidos em duas dimensoes.

See Also

PP_Optimizer and PP_Index

Examples

# NOT RUN {
data(iris) # conjunto de dados

# Exemplo 1 - Sem as classes nos dados
data <- iris[,1:4]

Fcindex <- "kurtosismax" # funcao indice

Dim <- 1 # dimensao da projecao dos dados

sphere <- TRUE # dados esfericos

Res <- PP_Optimizer(data = data, class = NA, findex = Fcindex,
                    optmethod = "GTSA", dimproj = Dim, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 500, half = 30)

Plot.PP(Res, titles = NA, posleg = 1, boxleg = FALSE, color = TRUE,
        linlab = NA, axesvar = TRUE, axes = TRUE, casc = FALSE)


# Exemplo 2 - Com as classes nos dados
class <- iris[,5] # classe dos dados

Res <- PP_Optimizer(data = data, class = class, findex = Fcindex,
                    optmethod = "GTSA", dimproj = Dim, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 500, half = 30)

Tit <- c(NA,"Exemplo de grafico") # titulos para os graficos

Plot.PP(Res, titles = Tit, posleg = 1, boxleg = FALSE, color = TRUE,
        linlab = NA, axesvar = TRUE, axes = TRUE, casc = FALSE)


# Exemplo 3 - Sem as classes nos dados, mas informando 
#             as classes na funcao plot
Res <- PP_Optimizer(data = data, class = NA, findex = "Moment",
                    optmethod = "GTSA", dimproj = 2, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 500, half = 30)

Lin <- c(rep("a",50),rep("b",50),rep("c",50)) # classe dos dados

Plot.PP(Res, titles = NA, posleg = 1, boxleg = FALSE, color = TRUE,
        linlab = Lin, axesvar = TRUE, axes = TRUE, casc = FALSE)


# Exemplo 4 - Com as classes nos dados, mas nao informada na funcao plot
class <- iris[,5] # classe dos dados

Dim <- 2 # dimensao da projecao dos dados

Fcindex <- "lda" # funcao indice

Res <- PP_Optimizer(data = data, class = class, findex = Fcindex,
                    optmethod = "GTSA", dimproj = Dim, sphere = sphere, 
                    weight = TRUE, lambda = 0.1, r = 1, cooling = 0.9, 
                    eps = 1e-3, maxiter = 500, half = 30)

Tit <- c("",NA) # titulos para os graficos

Plot.PP(Res, titles = Tit, posleg = 1, boxleg = FALSE, color = TRUE,
        linlab = NA, axesvar = TRUE, axes = TRUE, casc = FALSE)
# }