Perform hierarchical clustering for a different combinations of indices, method and distance

Perform hierarchical clustering for a different combinations of indices, method and distance

Usage

clustInd_hierarch(
  ind_data,
  vars_combinations,
  method_list = c("single", "complete", "average", "centroid", "ward.D2"),
  dist_vector = c("euclidean", "manhattan"),
  n_cluster = 2,
  true_labels = NULL,
  n_cores = 1
)

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 in ind_data. If it is non-named, the names of the variables are set to vars1, ..., varsk, where k is the number of elements in vars_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.

Value

A list containing hierarchical clustering results for each configuration.

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   2   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 
#>  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   1   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 
#>  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
#>   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] 0.2170934
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.424758
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] NaN
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.08079314
#> 
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0003941059
#> 
#> 
#> $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 
#>  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   1   1   1   1   1   1   2   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 
#>   2   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   2   1 
#>  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
#>   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1   2   1 
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.4525627
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.1386429
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.6542725
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.3274449
#> 
#> 
#> $hierarch_single_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0003600121
#> 
#> 
#> $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   1   2   2   1   1   1   1   2   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   2   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   2   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 
#>   2   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   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 
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.55363
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.1263577
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.5855599
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.4689956
#> 
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0003609657
#> 
#> 
#> $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   1   2   2   1   2   2   1   2   1   1   2   1   2   1   1   2   1   2   1 
#>  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40 
#>   1   2   1   1   1   1   1   2   1   2   2   1   2   2   2   1   1   2   1   1 
#>  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60 
#>   2   1   1   1   2   2   2   2   1   2   1   1   1   1   1   1   1   1   2   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   2   1   1   1   1   1   2   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 
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.6243521
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.05363545
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.5283854
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.8267464
#> 
#> 
#> $hierarch_complete_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0003635883
#> 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$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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#>   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 
#>  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 
#>  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 
#>   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.2170934
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.424758
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$silhouette
#> [1] NaN
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.08079314
#> 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaEIdtaMEI$time
#> [1] 0.0003602505
#> 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$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   2   1   1   1   1   1 
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#>   2   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   2   1 
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#>   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   1   2   1   1   1   1   1   2   1 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$davies_bouldin
#> [1] 0.4525627
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$dunn
#> [1] 0.1386429
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$silhouette
#> [1] 0.6542725
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$internal_metrics$infomax
#> [1] 0.3274449
#> 
#> 
#> $hierarch_average_euclidean_dtaHIdtaMHI$time
#> [1] 0.0004222393
#> 
#> 
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI
#> $hierarch_centroid_euclidean_dtaEIdtaMEI$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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