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Tres formas complementares de olhar para o mesmo cluster:

  • "dendrogram" (padrao para method = "hclust"): arvore de fusoes com cortes coloridos por grupo.

  • "scatter": projecao 2D via PCA sobre a matriz documento-termo, com pontos coloridos por cluster.

  • "heatmap": mapa de calor da matriz de dissimilaridade, ordenado pelo dendrograma.

Usage

ac_plot_cluster(
  x,
  kind = c("auto", "dendrogram", "scatter", "heatmap"),
  title = NULL,
  palette = NULL
)

Arguments

x

Objeto ac_cluster (saida de ac_cluster_documents()).

kind

Tipo de grafico. "auto" (padrao) escolhe conforme o metodo (dendrograma para hclust, scatter para kmeans/pam).

title

Titulo do grafico.

palette

Vetor de cores para os clusters. Padrao: ac_palette().

Value

Objeto ggplot.

Examples

df <- data.frame(
  id = paste0("d", 1:8),
  texto = c("democracia participacao voto",
            "cidadania direitos participacao",
            "voto direitos liberdade",
            "democracia voto participacao",
            "mercado economia eficiencia",
            "privatizacao mercado livre",
            "economia crescimento mercado",
            "eficiencia mercado livre")
)
corpus <- ac_corpus(df, text = texto, docid = id)
clust  <- ac_cluster_documents(corpus, k = 2)
#> Warning: Corpus pequeno: 8 documento(s).
#>  Cluster analysis em corpus < 15 tende a ser ruidoso.
#>  Considere revisar as etiquetas com `ac_qual_reliability()`.
ac_plot_cluster(clust)