Kmeans_NumeroOtimo {MultivariateAnalysis}

Numero otimo de clusters

Description

Esta funcao retorna o numero otimo de clusters para o metodo kmeans considerando dieferentes criterios. @name Kmeans_NumeroOtimo

Usage

Kmeans_NumeroOtimo(Dados,design=1,nboot=100,method="silhouette",NumMax=NULL)

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 1: Deve ter apenas os dados numericos da pesquisa. Na primeira linha não deve ter o nome dos individuos/tratamentos.

• Design 2 e 3: As duas primeiras colunas devem conter a identificacao dos tratamentos e repeticoes/blocos, e as demais os valores observanos nas variaveis respostas.

• Modelo 4: As tres primeiras colunas devem conter as informacoes dos tratamentos, linhas e colunas, e posteriormente, os valores da variavel resposta.

• Modelos 5 e 6: as primeiras colunas precisam ter a informacao do fator A, fator B, repeticao/bloco, e posteriormente, as variaveis respostas.

design

Valor numerico indicando o delineamento:

• 1 = Experimento sem repeticoes.

• 2 = Delineamento inteiramente casualizado (DIC) .

• 3 = Delineamento em blocos casualizados (DBC).

• 4 = Delineamento em quadrado latino (DQL).

• 5 =Esquema fatorial duplo em DIC.

• 6 = Esquema fatorial duplo em DBC.

nboot

numero de reamostragens desejadas para o metodo bootstrap.

method

Criterio utilizado para a estimacao do numero otimo de clusters. Pode-se utilizar as seguintes opcoes:

• "silhouette" (for average silhouette width).

• "wss" (for total within sum of square).

• "gap_stat" (for gap statistics).

NumMax

Numero maximo de clustes a ser considerado (Obs: Deve ser no minimo 2).

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="wss",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="gap_stat",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")