MVar.pt (version 2.1.9)

Cluster: Analise de cluster.

Description

Realiza analise de cluster hierarquico e nao hierarquico em um conjunto de dados.

Usage

Cluster(data, titles = NA, hierarquico = TRUE, analise = "Obs",  
        corabs = FALSE, normaliza = FALSE, distance = "euclidean",  
        method = "complete", horizontal = FALSE, numgrupos = 0,
        lambda = 2, savptc = FALSE, width = 3236, height = 2000, 
        res = 300, casc = TRUE)

Value

Varios graficos.

tabres

Tabela com as similaridades e distancias dos grupos formados.

groups

Dados originais com os grupos formados.

resgroups

Resultados dos grupos formados.

sqt

Soma do quadrado total.

mtxD

Matriz das distancias.

Arguments

data

Dados a serem analizados.

titles

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

hierarquico

Agrupamentos hierarquicos (default = TRUE), para agrupamentos nao hierarquicos (method K-Means), somente para caso analise = "Obs".

analise

"Obs" para analises nas observacoes (default), "Var" para analises nas variaveis.

corabs

Matriz de correlacao absoluta caso analise = "Var" (default = FALSE).

normaliza

Normaliza os dados somente para caso analise = "Obs" (default = TRUE).

distance

Metrica das distancias caso agrupamentos hierarquicos: "euclidean" (default), "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" ou "minkowski". Caso analise = "Var" a metrica sera a matriz de correlacao, conforme corabs.

method

Metodo para analises caso agrupamentos hierarquicos: "complete" (default), "ward.D", "ward.D2", "single", "average", "mcquitty", "median" ou "centroid".

horizontal

Dendrograma na horizontal (default = FALSE).

numgrupos

Numero de grupos a formar.

lambda

Valor usado na distancia de minkowski.

savptc

Salva as imagens dos graficos em arquivos (default = FALSE).

width

Largura do grafico quanto savptc = TRUE (defaul = 3236).

height

Altura do grafico quanto savptc = TRUE (default = 2000).

res

Resolucao nominal em ppi do grafico quanto savptc = TRUE (default = 300).

casc

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

Author

Paulo Cesar Ossani

Marcelo Angelo Cirillo

References

MINGOTI, S. A. analise de dados atraves de metodos de estatistica multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005. 297 p.

FERREIRA, D. F. Estatistica Multivariada. 2a ed. revisada e ampliada. Lavras: Editora UFLA, 2011. 676 p.

RENCHER, A. C. Methods of multivariate analysis. 2th. ed. New York: J.Wiley, 2002. 708 p.

Examples

data(DataQuan) # conjunto de dados quantitativos

data <- DataQuan[,2:8]

rownames(data) <- DataQuan[1:nrow(DataQuan),1]

res <- Cluster(data, titles = NA, hierarquico = TRUE, analise = "Obs",
               corabs = FALSE, normaliza = FALSE, distance = "euclidean", 
               method = "ward.D", horizontal = FALSE, numgrupos = 2,
               savptc = FALSE, width = 3236, height = 2000, res = 300, 
               casc = FALSE)

print("Tabela com as similaridades e distancias:"); res$tabres
print("Grupos formados:"); res$groups
print("Tabela com os resultados dos grupos:"); res$resgroups
print("Soma do quadrado total:"); res$sqt
print("Matriz de distancias:"); res$mtxD 

write.table(file=file.path(tempdir(),"SimilarityTable.csv"), res$tabres, sep=";",
            dec=",",row.names = FALSE) 
write.table(file=file.path(tempdir(),"GroupData.csv"), res$groups, sep=";",
            dec=",",row.names = TRUE) 
write.table(file=file.path(tempdir(),"GroupResults.csv"), res$resgroups, sep=";",
            dec=",",row.names = TRUE)