Perform hierarchical clustering for a different combinations of indices, method and distance
Source:R/clustering.R
clustInd_hierarch.Rd
Perform hierarchical clustering for a different combinations of indices, method and distance
Arguments
- ind_data
Dataframe containing indices applied to the original data and its first and second derivatives. See generate_indices.
- vars_combinations
list
containing one or more combinations of indices inind_data
. If it is non-named, the names of the variables are set to vars1, ..., varsk, where k is the number of elements invars_combinations
.- method_list
list
of clustering methods.- dist_vector
list
of distance metrics.- n_cluster
number of clusters to generate.
- true_labels
Vector of true labels for validation (if it is not known true_labels is set to NULL)
- n_cores
Number of cores to do parallel computation. 1 by default, which mean no parallel execution.
Examples
vars1 <- c("dtaEI", "dtaMEI")
vars2 <- c("dtaHI", "dtaMHI")
data <- ehymet::sim_model_ex1()
data_ind <- generate_indices(data)
clustInd_hierarch(data_ind, list(vars1, vars2))
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$cluster
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
#> 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.3540507
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.1085543
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.7129516
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.1414405
#>
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0004131794
#>
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$cluster
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#> 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2
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#> 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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#> 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.4286669
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.108974
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.6451731
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.1414405
#>
#>
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0003707409
#>
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$cluster
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
#> 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1
#> 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
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#> 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
#> 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#> 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
#> 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#> 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
#> 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.5251489
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.0965386
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.611964
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.6343096
#>
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0003702641
#>
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$cluster
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
#> 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 2 1 1 1 1
#> 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
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#> 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 2
#> 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
#> 2 2 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 2 2
#> 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
#> 2 2 2 1 1 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.6103852
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.08346508
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.5562613
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.9765005
#>
#>
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0003883839
#>
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$cluster
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#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.4051792
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.1077677
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.6868052
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.4364698
#>
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0004038811
#>
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$cluster
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#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.5564304
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.06736565
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.578379
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.8112781
#>
#>
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0004265308
#>
#>
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#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$cluster
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#> 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.5057735
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.07548191
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.6235726
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.6098403
#>
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0004212856
#>
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$cluster
#> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
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#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.5274109
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.06584967
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.5985458
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.7219281
#>
#>
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0004920959
#>
#>
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#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$cluster
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#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.6482362
#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.05440341
#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.5447726
#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.9765005
#>
#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0004181862
#>
#>
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_ward.D2_euclidean_dtaHIdtaMHI$cluster
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