Edições na US10.

US10 - AgrupamentoPerfis.R

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Script  de analise do agrupamento
+# Iury Gregory Melo Ferreira - versao 2.0 (Fevereiro 2013)
+
+library(fpc)
+library(FNN)
+
+
+dados <- read.csv("dados/TabelaParaPerfisNormal.csv",header=T)
+
+distancias <- as.data.frame(knn.dist(dados[,-1],k=5,algorithm=c("kd_tree")))
+
+media.distancias <- as.data.frame(rowMeans(distancias))
+
+
+dados <- cbind(dados,media.distancias)
+colnames(dados) <- c("matricula","mediana.sessao","nota.final.pratica","atividade","distancias")
+dados <- dados[order(dados$distancia,decreasing = F),]
+
+png("grafico das distancias.png",bg="transparent")
+plot(dados$distancia)
+dev.off()
+
+agrupamento1 <- kmeans(d,3)
+agrupamento2 <- kmeans(d,4)
+agrupamento3 <- kmeans(d,5)
+agrupamento4 <- kmeans(d,6)
+
+
+png("AgrupamentoK3-2.png",bg="transparent",width = 800, height = 600)
+plot(d$nota.final.pratica,d$atividade, col = agrupamento1$cluster)
+points(agrupamento1$centers, col = 1:2, pch = 8, cex=2)
+dev.off()
+
+#png("AgrupamentoK4-2.png",bg="transparent",width = 800, height = 600)
+#plot(d$nota.final.pratica,d$atividade, col = agrupamento2$cluster)
+#points(agrupamento2$centers, col = 1:2, pch = 8, cex=2)
+#dev.off()
+
+#png("AgrupamentoK5-2.png",bg="transparent",width = 800, height = 600)
+#plot(d$nota.final.pratica,d$ativiade, col = agrupamento3$cluster)
+#points(agrupamento3$centers, col = 1:2, pch = 8, cex=2)
+#dev.off()
+
+#png("AgrupamentoK6-2.png",bg="transparent",width = 800, height = 600)
+#plot(d$nota.final.pratica,d$atividade, col = agrupamento4$cluster)
+#points(agrupamento4$centers, col = 1:2, pch = 8, cex=2)
+#dev.off()
+
+d2 <- dados[,c(-1,-5)]
+db <- dbscan(d2,0.2359355,MinPts=5,method=c("hybrid"))
+
+png("AgrupamentoDBSCAN.png",bg="transparent",width = 800, height = 600)
+plot(db,d2)
+dev.off()

US10 - correlacao.R → US10 - TabelaParaPerfis.R

@@ -1,10 +1,42 @@
-#Script de correlacao entre as variaveis para gerar agrupamento.
-#Iury Gregory - versao 2.0 (Fevereiro 2013)
-
+#Script para criacao de tabela para analisar agrupamento e perfis
+#Iury Gregory Melo Ferreira - versão 2.0 (Fevereiro 2013)
 
 library(lattice)
+library(plyr)
+
+dados.atividade <- read.csv("dados/AgrupamentoAtividade.csv",header=T)
+dados.atividade <- dados.atividade[,-1]
+dados.tempo <- read.csv("dados/tableSumDiscipline.csv",header=T)
+dados.sessao <- read.csv("dados/TableSessionLength.csv",header=T)
+dados.geral <- read.csv("dados/Geral.csv",header=T)
+dados.exercicios <- read.csv("dados/exercicios-20112.csv",header=F)
+
+colnames(dados.exercicios) <- c("matricula","questao","turma","dataHora","submissao","nota")
+dados.exercicios <- dados.exercicios[,1:2]
+dados.exercicios <- dados.exercicios[order(dados.exercicios$matricula,dados.exercicios$questao,decreasing = F),]
+dados.exercicios <- unique(dados.exercicios)
+
+dados.numExercicios <- count(dados.exercicios,"matricula")
+colnames(dados.numExercicios) <- c("matricula","num.exercicios")
+dados.tempo$sumSession <- dados.tempo$sumSession/3600
+colnames(dados.tempo) <- c("matricula","tempo.total.estudo")
+dados.tamanhoSessao <- with(dados.sessao, aggregate(timeSession,list(matricula),FUN=median))
+colnames(dados.tamanhoSessao) <- c("matricula","mediana.sessao")
+dados.nota <- subset(dados.geral,nota.final.pratica >= 0,select=c(matricula,nota.final.pratica))
+
+dados <- merge(dados.tamanhoSessao,dados.nota,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.numExercicios,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.tempo,by.x="matricula",by.y="matricula")
+dados <- merge(dados,dados.atividade,by.x="matricula",by.y="matricula")
+
+
+##############################################################################
+
+#Script para eliminacao de variaveis correlatas e criacao de tabela para 
+# analise dos perfis.
+
+##############################################################################
 
-dados <- read.csv("dados/TabelaParaPerfis.csv",header=T)
 
 #grafico da relacao das variaveis
 png("Relacao entre variaveis.png",bg="transparent",width=800, height=800)
@@ -56,3 +88,7 @@ tabela$atividade <- (tabela$atividade - min(tabela$atividade)) / (max(tabela$ati
 wirte.table(tabela.cor,"dados/tabelaCorrelacaoPerfis.csv",sep=",",row.names=F,col.names=T)
 write.table(tabela,"dados/TabelaParaPerfisNormal.csv",sep=",",row.names=F,col.names=T)
 
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