Estou confuso:
Se a ideia é obter a distância de Jaccard entre dois grupos vc não precisa
do dendrograma, mas sim o valor dessa distância, não é?
Algo na linha (ñ testado *caveat emptor*):
jccard(dac[1:100,-1], dac[101:200,-1)
HTH
--
Cesar Rabak
On Fri, Jan 20, 2023 at 10:50 AM Chiara Lubich por (R-br) <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
> Oi, Daniel, obrigada pelo retorno
>
> Eu fiz a transposição, no entanto a organização fica em função dos objetos
> (importância, recurso, etc). Ver imagem aqui-->acesse.one/dqXgX
> Eu queria que ficasse em função de quem respondeu, ou seja, os atores que
> estou avaliando (pescador e comunidade). Pois quero ver se esses atores têm
> a mesma opinião sobre o ambiente, visto que um é visitante e outro é
> residente do local.
>
> Como você pode ver na tabela tenho 200 linhas de respostas (Pescador ->
> N=100 e Comunidade -> N=100). Minha tabela é essa -->encr.pw/Gs0ZK
>
> Mas queria algo assim, mas ao invés de organizar por cidade (Barcelos,
> Ausentes etc) como na imagem, quero organizar por ator (pescador e
> comunidade) -->l1nk.dev/xHbST
>
> Espero ter explicado melhor!
>
> Muito obrigada e aguardo o retorno
>
> Em ter., 17 de jan. de 2023 às 14:45, Daniel Guimarães Tiezzi <
> dtie...@usp.br> escreveu:
>
>> Fazer a transposição da matrix
>>
>> daniel
>>
>>
>>
>> On Tue, Jan 17, 2023, 3:33 PM Chiara Lubich por (R-br) <
>> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>>
>>> Boa tarde, pessoal
>>>
>>> Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e
>>> formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.
>>>
>>> Estou usando o seguinte banco de dados: encr.pw/Gs0ZK
>>>
>>> Estou usando o seguinte comando:
>>> dac<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".", row.names=1)
>>> dac
>>> attach(dac)
>>> # Ward Hierarchical Clustering
>>> d<-vegdist(dac[,-1],distance="jaccard")# distance matrix
>>> fit <- hclust(d, method="ward.D2")
>>> plot(fit) # display dendogram
>>> groups <- cutree(fit, k=5) # cut tree into 5 clusters
>>> # draw dendogram with red borders around the 5 clusters
>>> rect.hclust(fit, k=5, border="red")
>>>
>>> que gera esse gráfico:
>>> [image: image.png]
>>> No entanto, queria que formasse de acordo como nome dos grupos,
>>> semelhante a esse gráfico, mas em função dos meus dois atores avaliados
>>> (pescador e comunidade).
>>> [image: image.png]
>>> Só que no meu caso, ao invés de ser as cidades, são os grupos de pessoas.
>>>
>>> Aos que puderem ajudar eu agradeço
>>>
>>> Muito obrigada
>>>
>>> Abraços,
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-br mailing list
>>> R-br@listas.c3sl.ufpr.br
>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
>>>
>> _______________________________________________
> R-br mailing list
> R-br@listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>
_______________________________________________
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
