Olá Benilton e Elias Instalei o Rclusterpp e gastei menos que 20 segundos para fazer o que antes levava 3 horas (!!!) Estou verificando se está tudo OK. Coloquei minha matriz de dados em http://www.datafilehost.com/download-696672da.html A rotina que estava seguindo era library(vegan) # carrega a matriz mat<-read.csv("Dados.csv",row.names=1,sep=";",header=T,dec=",") # verfica dimensões e os dados das primeiras linhas dim(mat) head(mat) # substitui NA por zero mat[is.na(mat)]<-0 head(mat) summary(mat) # logaritmiza os dados mat.log <- log(mat+1) head(mat.log) # obtem uma amostra da matriz original - não consegui rodar com todas as linhas ns<-20000 row<-c(1:nrow(mat.log)) srow<-sample(row,ns,replace=F) mat.logs<-mat.log[srow,] # calcula distância e ligação dis<-vegdist(mat.logs,"bray") clu<-hclust(dis,"ward") # dendrograma plot(clu,labels=FALSE) nl<-7 # indica número de grupos grp<-cutree(clu, nl) r <- rect.hclust(clu, nl) text(cumsum(sapply(r,length)), rep(mean(tail(unique(clu$hei),2)), length(r)), paste(unique(grp[clu$ord]))) Com o Rclusterpp fiquei com library(Rclusterpp) clu2 <- Rclusterpp.hclust(mat.log, method="ward", distance="euclidean") # não há distância de Bray-Curtis, aqui consigo rodar toda a matriz. plot(clu2,labels=FALSE) Agora estou procurando ver como determino os grupos (por nível de corte ou número de grupos), e obtenho seus números e objetos componentes. Comandos como rect.hclust e cutree parecem que não funcionam. Agradeço qualquer dica. Abraços, Antônio Em 7 de março de 2012 11:17, Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com>escreveu:
Informacoes sobre CMR no rodape de toda msg... e tbm aqui: https://gist.github.com/1088208 _______________________________________________ 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.
-- Antônio Olinto Ávila da Silva Biólogo / Oceanógrafo Instituto de Pesca São Paulo, Brasil