MultiDendrograms является простой, но мощное приложение, чтобы сделать Иерархическая кластеризация реальных данных, распределенных по лицензии с открытым исходным кодом & NBSP;. Начиная с расстояния (или весов) матрицы, MultiDendrograms вычисляет его дендрограмму используя самые общие алгоритмы агломерационных иерархической кластеризации , позволяет настройку многих графических параметров представления, и результаты могут быть легко экспортированы в файл. Резюме характеристик:
- Мультиплатформенный: разработан в Java, работает во всех операционных системах (например, Windows, Linux и MacOS).
- Графический интерфейс пользователя: выборка данных, иерархические варианты кластеризации, параметры представления дендрограмма, навигация по дендрограмме, отклонение меры.
- Иерархические алгоритмы кластеризации, реализованные: переменная-группа одиночной связи, полная связь, невзвешенное среднее, средневзвешенная, Невзвешенное центроидные, взвешенная центроидные и Объединенной между-в.
- Параметры Представительские: размер, ориентация, этикетки, ось, и т.д.
- Отклонение меры: Cophenetic коэффициент корреляции, нормированный среднеквадратичной ошибки и нормированные средняя абсолютная ошибка.
- Экспорт: ультраметрическое матрица, детали Дендрограмма в тексте и Newick форматов деревьев.
- Участок: дендрограмма изображения в JPG, PNG и EPS форматах.
MultiDendrograms реализует переменной группа алгоритмов, чтобы решить проблему, не уникальность найдены в стандартных алгоритмов пара-группы и реализаций. Эта проблема возникает, когда два или более минимальные расстояния между различными кластерами равны в процессе амальгамации. Стандартный подход состоит в выборе пары, нарушение связи между расстояниями, и переходит таким же образом, пока не будет получена конечная иерархической классификации. Тем не менее, различные кластеризаций возможны в зависимости от критерия, чтобы разорвать связи (обычно пара просто выбрали наугад!).
Группа алгоритмы переменной группы более двух кластеров, в то же время, когда происходят связи, породило представление под названием графического multidendrogram. Их основные свойства:
- Когда нет связи, алгоритмы переменной группы дают одинаковые результаты, так как пара-группы тех.
- Они всегда дают однозначно определяется решение.
- В представлении multidendrogram за результаты можно явно наблюдать возникновение связей в течение агломерационного процесса. Кроме того, высота любого интервала плавления (полосы в программе) указывает на степень неоднородности внутри соответствующего кластера
Требования :.
- Java 2 Standard Edition Runtime Environment
Комментарии не найдены