【文件属性】：
文件名称：akmedoids:纵向聚类的四面体
文件大小：751KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-29 06:02:54
R
四面体
用于分析和聚类纵向数据的R包
描述
akmedoids软件包对纵向数据集进行了聚类，以识别随时间变化具有相似长期线性趋势的轨迹的聚类，与经典的kmeans算法相比，该聚类提供了改进的聚类识别。 该软件包还包括一组功能，用于在进行高级纵向数据分析之前解决常见的数据问题，例如缺少条目和离群值。 该软件包的主要目标之一是促进对最近一篇论文的轻松复制，该论文研究了犯罪率下降中的小区域不平等现象（Adepeju等人，2021年）。 akmedoids包中提供的许多功能都可以应用于纵向数据。
有关更多信息和可用性，请查看有关详细信息。
从CRAN安装
在R控制台中，键入：
# install.packages("akmedoids")
library( akmedoids )
# Other libraries
library( tidyr )
library( ggplot2 )
# >
【文件预览】：
akmedoids-master
----.gitignore(40B)
----NAMESPACE(1KB)
----NEWS.md(947B)
----vignettes()
--------traj_perfm2.png(15KB)
--------caliHara.png(33KB)
--------Nquant.png(23KB)
--------inequality.png(11KB)
--------akmedoids-vignette.Rmd(34KB)
--------traj_perfm.png(26KB)
--------references.bib(3KB)
----akmedoids.Rproj(386B)
----R()
--------data.R(6KB)
--------outlier_detect.R(9KB)
--------remove_rows_n.R(4KB)
--------alpha_label.R(1KB)
--------props.R(2KB)
--------print_akstats.R(14KB)
--------plot_akstats.R(9KB)
--------w_spaces.R(3KB)
--------rates.R(6KB)
--------akclustr.R(17KB)
--------data_imputation.R(8KB)
--------elbow_point.R(5KB)
----data()
--------clustr.rda(155B)
--------traj_w_spaces.rda(461B)
--------popl.rda(310B)
--------TO1Risk.rda(45KB)
--------simulated.rda(24KB)
--------traj.rda(409B)
----README.html(820KB)
----.Rbuildignore(163B)
----man()
--------akclustr.Rd(4KB)
--------outlier_detect.Rd(3KB)
--------data_imputation.Rd(3KB)
--------traj.Rd(968B)
--------remove_rows_n.Rd(1KB)
--------rates.Rd(2KB)
--------traj_w_spaces.Rd(1KB)
--------plot_akstats.Rd(3KB)
--------TO1Risk.Rd(2KB)
--------popl.Rd(705B)
--------alpha_label.Rd(874B)
--------elbow_point.Rd(866B)
--------figures()
--------props.Rd(1KB)
--------w_spaces.Rd(1KB)
--------print_akstats.Rd(3KB)
--------simulated.Rd(2KB)
--------clustr.Rd(446B)
----README.md(11KB)
----README.Rmd(9KB)
----cran-comments.md(1KB)
----input()
--------example-simulated.csv(57KB)
----DESCRIPTION(1KB)