在 TraMineR::seqdist 中设置 "tpow" 和 "expcost" 参数
Setting the "tpow" and "expcost" arguments in TraMineR::seqdist
我实际上正在研究住院病人在住院期间的路径。这些路径表示为状态序列（每个时间单位的当前医疗单位），我试图通过聚类算法找到典型路径。
我使用 R 包 TraMineR 中的 seqdist 函数和方法 "OMspell" 创建了距离矩阵。我已经阅读了 R 文档和相关文章，但我找不到如何设置参数 tpow 和 expcost.
由于时间单位是一个小时，我不希望持续时间的任何微小差异对聚类结果产生重大影响（例如与医疗单位转移相反）。但我也不希望持续时间没有任何影响...
另外，有没有合适的方法来选择它们的值？还是我只是继续摸索一个好的配置？ （我使用 Dunn、Davies-Bouldin 和 Silhouette 标准来比较层次聚类的结果，除了对结果聚类的医学意见）
参数tpow是一个指数系数，用于转换实际拼写长度（持续时间）。默认值为 1，拼写长度按原样使用。使用 tpow=0，您只需忽略法术持续时间，使用 tpow=0.5，您将考虑法术长度的平方根。
expcost参数是扩展成本，即扩展（转换）法术长度一个单位的成本。换句话说，当将一个序列编辑到另一个序列时，长度 t1 的拼写必须扩展到长度 t2，这将花费 expcost * |t2^tpow - t1^tpow|。 expcost=0 处于相同状态的法术（例如 AA 和 AAAAA）无论长度如何都是等效的。
以 tpow=.5 为例，将法术长度从 1 增加到 2 比将法术长度从 3 增加到 4 花费更多。如果您不想太重视法术中的微小差异长度使用较低的 expcost。但是，请注意 expcost 适用于转换后的拼写长度，您可能需要在更改 tpow 值时调整它。
我实际上正在研究住院病人在住院期间的路径。这些路径表示为状态序列（每个时间单位的当前医疗单位），我试图通过聚类算法找到典型路径。
我使用 R 包 TraMineR 中的 seqdist 函数和方法 "OMspell" 创建了距离矩阵。我已经阅读了 R 文档和相关文章，但我找不到如何设置参数 tpow 和 expcost.
由于时间单位是一个小时，我不希望持续时间的任何微小差异对聚类结果产生重大影响（例如与医疗单位转移相反）。但我也不希望持续时间没有任何影响...
另外，有没有合适的方法来选择它们的值？还是我只是继续摸索一个好的配置？ （我使用 Dunn、Davies-Bouldin 和 Silhouette 标准来比较层次聚类的结果，除了对结果聚类的医学意见）
参数tpow是一个指数系数，用于转换实际拼写长度（持续时间）。默认值为 1，拼写长度按原样使用。使用 tpow=0，您只需忽略法术持续时间，使用 tpow=0.5，您将考虑法术长度的平方根。
expcost参数是扩展成本，即扩展（转换）法术长度一个单位的成本。换句话说，当将一个序列编辑到另一个序列时，长度 t1 的拼写必须扩展到长度 t2，这将花费 expcost * |t2^tpow - t1^tpow|。 expcost=0 处于相同状态的法术（例如 AA 和 AAAAA）无论长度如何都是等效的。
以 tpow=.5 为例，将法术长度从 1 增加到 2 比将法术长度从 3 增加到 4 花费更多。如果您不想太重视法术中的微小差异长度使用较低的 expcost。但是，请注意 expcost 适用于转换后的拼写长度，您可能需要在更改 tpow 值时调整它。