Get fuzzy representation of labels

Get fuzzy representation of labels according to the spatial neighborhood label composition.

Usage

getFuzzyLabel(labels, location, k = 6, alpha = 0.5, ...)

Arguments

labels

An anomic vector of cluster labels

location

A matrix or data.frame of coordinates

k

The wished number of nearest neighbors

alpha

The parameter to control to what extend the spot itself contribute to the class composition calculation. "equal" means it is weighted the same as other neighbors. A numeric value between 0 and 1 means the weight of the frequency contribution for the spot itself, and the frequency contribution for its knn is then 1-alpha. By default 0.5.

...

Passed to findSpatialKNN().

Value

A matrix of fuzzy memberships.

Examples

data(sp_toys)
data <- sp_toys
getFuzzyLabel(data$label, data[,c("x", "y")], k=6)
#>             1         2
#> 1   0.0000000 1.0000000
#> 2   0.0000000 1.0000000
#> 3   0.0000000 1.0000000
#> 4   0.1428571 0.8571429
#> 5   0.6666667 0.3333333
#> 6   1.0000000 0.0000000
#> 7   1.0000000 0.0000000
#> 8   1.0000000 0.0000000
#> 9   1.0000000 0.0000000
#> 10  1.0000000 0.0000000
#> 11  1.0000000 0.0000000
#> 12  1.0000000 0.0000000
#> 13  1.0000000 0.0000000
#> 14  1.0000000 0.0000000
#> 15  1.0000000 0.0000000
#> 16  0.0000000 1.0000000
#> 17  0.0000000 1.0000000
#> 18  0.0000000 1.0000000
#> 19  0.1666667 0.8333333
#> 20  0.8333333 0.1666667
#> 21  1.0000000 0.0000000
#> 22  1.0000000 0.0000000
#> 23  1.0000000 0.0000000
#> 24  1.0000000 0.0000000
#> 25  1.0000000 0.0000000
#> 26  1.0000000 0.0000000
#> 27  1.0000000 0.0000000
#> 28  1.0000000 0.0000000
#> 29  1.0000000 0.0000000
#> 30  1.0000000 0.0000000
#> 31  0.0000000 1.0000000
#> 32  0.0000000 1.0000000
#> 33  0.0000000 1.0000000
#> 34  0.0000000 1.0000000
#> 35  0.1666667 0.8333333
#> 36  0.8333333 0.1666667
#> 37  1.0000000 0.0000000
#> 38  1.0000000 0.0000000
#> 39  1.0000000 0.0000000
#> 40  1.0000000 0.0000000
#> 41  1.0000000 0.0000000
#> 42  1.0000000 0.0000000
#> 43  1.0000000 0.0000000
#> 44  1.0000000 0.0000000
#> 45  1.0000000 0.0000000
#> 46  0.0000000 1.0000000
#> 47  0.0000000 1.0000000
#> 48  0.0000000 1.0000000
#> 49  0.0000000 1.0000000
#> 50  0.1666667 0.8333333
#> 51  0.8333333 0.1666667
#> 52  1.0000000 0.0000000
#> 53  1.0000000 0.0000000
#> 54  1.0000000 0.0000000
#> 55  1.0000000 0.0000000
#> 56  1.0000000 0.0000000
#> 57  1.0000000 0.0000000
#> 58  1.0000000 0.0000000
#> 59  1.0000000 0.0000000
#> 60  1.0000000 0.0000000
#> 61  0.0000000 1.0000000
#> 62  0.0000000 1.0000000
#> 63  0.0000000 1.0000000
#> 64  0.0000000 1.0000000
#> 65  0.0000000 1.0000000
#> 66  0.1666667 0.8333333
#> 67  0.8333333 0.1666667
#> 68  1.0000000 0.0000000
#> 69  1.0000000 0.0000000
#> 70  1.0000000 0.0000000
#> 71  1.0000000 0.0000000
#> 72  1.0000000 0.0000000
#> 73  1.0000000 0.0000000
#> 74  1.0000000 0.0000000
#> 75  1.0000000 0.0000000
#> 76  0.0000000 1.0000000
#> 77  0.0000000 1.0000000
#> 78  0.0000000 1.0000000
#> 79  0.0000000 1.0000000
#> 80  0.0000000 1.0000000
#> 81  0.1666667 0.8333333
#> 82  0.8333333 0.1666667
#> 83  1.0000000 0.0000000
#> 84  1.0000000 0.0000000
#> 85  1.0000000 0.0000000
#> 86  1.0000000 0.0000000
#> 87  1.0000000 0.0000000
#> 88  1.0000000 0.0000000
#> 89  1.0000000 0.0000000
#> 90  1.0000000 0.0000000
#> 91  0.0000000 1.0000000
#> 92  0.0000000 1.0000000
#> 93  0.0000000 1.0000000
#> 94  0.0000000 1.0000000
#> 95  0.0000000 1.0000000
#> 96  0.0000000 1.0000000
#> 97  0.1666667 0.8333333
#> 98  0.8333333 0.1666667
#> 99  1.0000000 0.0000000
#> 100 1.0000000 0.0000000
#> 101 1.0000000 0.0000000
#> 102 1.0000000 0.0000000
#> 103 1.0000000 0.0000000
#> 104 1.0000000 0.0000000
#> 105 1.0000000 0.0000000
#> 106 0.0000000 1.0000000
#> 107 0.0000000 1.0000000
#> 108 0.0000000 1.0000000
#> 109 0.0000000 1.0000000
#> 110 0.0000000 1.0000000
#> 111 0.0000000 1.0000000
#> 112 0.1666667 0.8333333
#> 113 0.8333333 0.1666667
#> 114 1.0000000 0.0000000
#> 115 1.0000000 0.0000000
#> 116 1.0000000 0.0000000
#> 117 1.0000000 0.0000000
#> 118 1.0000000 0.0000000
#> 119 1.0000000 0.0000000
#> 120 1.0000000 0.0000000
#> 121 0.0000000 1.0000000
#> 122 0.0000000 1.0000000
#> 123 0.0000000 1.0000000
#> 124 0.0000000 1.0000000
#> 125 0.0000000 1.0000000
#> 126 0.0000000 1.0000000
#> 127 0.0000000 1.0000000
#> 128 0.1666667 0.8333333
#> 129 0.8333333 0.1666667
#> 130 1.0000000 0.0000000
#> 131 1.0000000 0.0000000
#> 132 1.0000000 0.0000000
#> 133 1.0000000 0.0000000
#> 134 1.0000000 0.0000000
#> 135 1.0000000 0.0000000
#> 136 0.0000000 1.0000000
#> 137 0.0000000 1.0000000
#> 138 0.0000000 1.0000000
#> 139 0.0000000 1.0000000
#> 140 0.0000000 1.0000000
#> 141 0.0000000 1.0000000
#> 142 0.0000000 1.0000000
#> 143 0.1666667 0.8333333
#> 144 0.8333333 0.1666667
#> 145 1.0000000 0.0000000
#> 146 1.0000000 0.0000000
#> 147 1.0000000 0.0000000
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#> 150 1.0000000 0.0000000
#> 151 0.0000000 1.0000000
#> 152 0.0000000 1.0000000
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#> 204 0.0000000 1.0000000
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#> 216 0.0000000 1.0000000
#> 217 0.0000000 1.0000000
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#> 238 1.0000000 0.0000000
#> 239 1.0000000 0.0000000
#> 240 1.0000000 0.0000000