### R code from vignette source 'clusterGraph.Rnw' ################################################### ### code chunk number 1: clustering ################################################### library("graph") library("cluster") data(ruspini) pm <- pam(ruspini, 4) cG <- new("clusterGraph", clusters = split(names(pm$clustering), pm$clustering)) nodes(cG) ################################################### ### code chunk number 2: kmeans ################################################### library(stats) km = kmeans(ruspini, 4) cG.km = new("clusterGraph", clusters=split(as.character(1:75), km$cluster)) inBoth = intersection(cG.km, cG) ################################################### ### code chunk number 3: clusterGraph.Rnw:95-106 ################################################### d1 = dist(ruspini) dG = new("distGraph", Dist=d1) rl = NULL j=1 for(i in c(40, 30, 10, 5) ){ nG = threshold(dG, i) rl[[j]] = connComp(nG) j=j+1 } ################################################### ### code chunk number 4: howmany ################################################### sapply(rl, length) ################################################### ### code chunk number 5: somecomps ################################################### dr = range(d1) rl.lens = sapply(rl[[4]], length)