График последовательности событий / Кластеризация последовательностей событий

Возможно, это очень скучный вопрос, но я исследовал его и не нашел ответа.

Я хочу отображать свои последовательности событий так же, как мы рисуем последовательности состояний, используя seqIplot, seqfplot, seqdplot и seqmtplot. seqplot в общем.

когда я пытаюсь это сделать, я получаю сообщение:

Error: data is not a sequence object, use seqdef function to create one

Это заставляет меня поверить, что эти функции применимы только к последовательности состояний.

В разделе 10 руководства пользователя приведены только примеры графиков подпоследовательностей. Но это не совсем то же самое.

1) Есть ли способ создать упомянутые графики для последовательностей событий? в которых состояния были бы переходами.

Также, когда я пытаюсь вычислить матрицу расстояний, я получаю аналогичную ошибку:

Error:  [!] data is not a state sequence object, use 'seqdef' function to create one

2) Нельзя ли вычислить матрицы расстояний, а затем применить методы кластеризации к последовательностям событий?

Спасибо !


r traminer
person Pedro Braz    schedule 10.03.2015    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Ты прав. Семейство функций seqplot предназначено только для последовательностей состояний.

Чтобы построить последовательности событий как последовательности состояний, вы должны сначала преобразовать их в последовательности состояний.

Предполагая, что ваши последовательности событий находятся в формате TSE (вертикальная форма события с отметкой времени) как файл примера actcal.tse, предоставленный TraMineR, вы можете преобразовать их в последовательности состояний, используя TSE_to_STS сопутствующего пакета TraMineRextras.

Для преобразования вы должны указать, в каком состоянии вы находитесь после каждого события. Вы делаете это, создавая матрицу преобразования с помощью функции seqe2stm. Каждая ячейка этой матрицы должна давать новое состояние, которое возникает, когда событие столбца (имя столбца) происходит, когда мы находимся в соответствующем состоянии строки (имя строки).

Чтобы проиллюстрировать, вот пример со страницы справки TSE_to_STS

data(actcal.tse)
events <- c("PartTime", "NoActivity", "FullTime", "LowPartTime")

## States defined by last occurred event (forgetting all previous events).
stm <- seqe2stm(events, dropList=list("PartTime"=events[-1],
           NoActivity=events[-2], FullTime=events[-3],
           LowPartTime=events[-4]))

mysts <- TSE_to_STS(actcal.tse[1:100,], id=1, timestamp=2, event=3,
           stm=stm, tmin=1, tmax=12, firstState="None")

Когда у вас есть последовательности состояний в форме STS, вы можете создать объект последовательности состояний и построить их.

my.seq <- seqdef(mysts)
seqdplot(my.seq)

Кроме того, вы можете построить параллельный график вашей последовательности событий, используя функцию seqpcplot. На странице справки этой функции есть множество примеров. Подробности о сюжете см.

Бюргин, Р. и Ричард, Г. (2014), «Декорированный график с параллельными координатами для категориальных продольных данных», Американский статистик. Том. 68(2), стр. 98-103. doi

Надеюсь это поможет.

person Gilbert    schedule 10.03.2015

arrow_upward
2
arrow_downward

Что касается кластеризации последовательностей событий, вы можете использовать функцию seqedist сопутствующего пакета TraMineRextras.

data(actcal.tse)
actcal.seqe <- seqecreate(actcal.tse[1:200,])[1:6,]
## We have 8 different event in this dataset
idcost <- rep(1, 8)
dd <- seqedist(actcal.seqe, idcost=idcost, vparam=.1)

Для объяснения на расстоянии, вы можете посмотреть на бумаге

Ричард, Г., Бюргин, Р. и Студер, М. (2013), «Исследовательский анализ историй жизненных событий», In McArdle, JJ. и Ричард Г. (редакторы) Современные проблемы исследовательского интеллектуального анализа данных в поведенческих науках. Серия: Количественная методология, стр. 221-253. Нью-Йорк: Рутледж. Препринт

person Gilbert    schedule 10.03.2015