Kmeans {MultivariateAnalysis} | R Documentation |
Agrupamento K-means
Description
Esta funcao retorna clusters pelo metodo kmeans a partir de uma matriz com dados quantitativos.
Usage
Kmeans(Dados,design=1,nclusters=4,iter.max = 10,nstart = 1,algorithm = "Hartigan-Wong")
Arguments
Dados |
Matriz contendo os dados para execucao da analise. Para cada modelo o conjunto de dados precisa estar organizado de uma forma apropriada:
|
design |
Valor numerico indicando o delineamento:
|
nclusters |
numero desejado de cluster. |
iter.max |
numero de iteracoes permitidas. |
nstart |
numero de conjuntos aleatorios a serem escolhidos. |
algorithm |
Metodo desejado para o agrupamento kmeans:
|
Value
A funcao retorna o numero otimo de clusters a ser considerado no metodo kmeans.
References
PlayList "Curso de Analise Multivariada": https://www.youtube.com/playlist?list=PLvth1ZcREyK72M3lFl7kBaHiVh5W53mlR
CRUZ, C.D. and CARNEIRO, P.C.S. Modelos biometricos aplicados ao melhoramento genetico. 3nd Edition. Vicosa, UFV, v.2, 2014. 668p. (ISBN: 8572691510)
FERREIRA, D.F. Estatistica Multivariada. (2018) 3ed. UFLA. 624p. (ISBN 13:978 8581270630)
HAIR, J.F. Multivariate Data Analysis. (2016) 6ed. Pearson Prentice HalL. (ISBN 13:978 0138132637)
See Also
Kmeans
, Kmeans_NumeroOtimo2
, ContribuicaoRelativa
Examples
#Dados sem repeticao
data("Dados.MED")
Dados=Dados.MED
rownames(Dados)=paste("Genotipo",1:10,sep="_")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados,design=1,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados,design=1,nclusters=3,iter.max = 10,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")
#Dados de experimento em dic
data("Dados.DIC")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados=Dados.DIC,design=2,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados=Dados.DIC,design=2,nclusters=2,iter.max = 20,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")
#Dados de experimento em dbc
data("Dados.DBC")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados=Dados.DBC,design=3,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados=Dados.DBC,design=3,nclusters=2,iter.max = 20,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")
#Dados de experimento em DQL
data("Dados.DQL")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados=Dados.DQL,design=4,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados=Dados.DQL,design=4,nclusters=2,iter.max = 20,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")
#Dados de experimento em Esquema fatorial em DIC
data("Dados.Fat2.DIC")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados=Dados.Fat2.DIC,design=5,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados=Dados.Fat2.DIC,design=5,nclusters=2,iter.max = 20,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")
#Dados de experimento em Esquema fatorial em DBC
data("Dados.Fat2.DBC")
Kmeans_NumeroOtimo(Dados=Dados.Fat2.DBC,design=6,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)
Kmeans(Dados=Dados.Fat2.DBC,design=6,nclusters=2,iter.max = 20,nstart = 1,
algorithm = "Hartigan-Wong")