MultiDendrograms on yksinkertainen mutta tehokas sovellus tehdä hierarkkinen klusterointi todellisia tietoja, jaellaan avoimen lähdekoodin lisenssillä. & Nbsp; Lähtien matkoja (tai painot) matriisi, MultiDendrograms laskee dendrogrammissa yleisimpien Agglomerative Hierarkkinen klusterointialgoritmeja , mahdollistaa viritys monien graafisen esityksen parametrit, ja tulokset voidaan helposti viedä tiedostoon. Yhteenveto ominaisuuksista:
- Usean: kehitetty Java, toimii kaikissa käyttöjärjestelmissä (esim Windows, Linux ja MacOS).
- Graafinen käyttöliittymä: tietojen valinta, hierarkkinen klusterointi vaihtoehtoja, dendrogrammi edustus parametrit, navigointi yli dendrogrammin, poikkeama toimenpiteitä.
- Hierarkkinen klusterointi algoritmit toteutetaan: variable-ryhmä Single Työntövarret Complete Linkage, painottamaton keskiarvo, painotettu keskiarvo, Painottamaton centroid, Painotettu centroid ja yhteinen välillä-alueella.
- Edustus parametrit: koon, suunnan, tarrat, akseli, jne.
- Poikkeama toimet: Cophenetic Korrelaatiokerroin, Normalized Mean Squared Error ja normalisoitu Mean Absolute Error.
- Vienti: ultrametric matriisi, dendrogram- yksityiskohtia teksti- ja Newick puu muodoissa.
- Tontti: dendrogram- kuvan JPG, PNG ja EPS-muodossa.
MultiDendrograms toteuttaa muuttuja-ryhmä algoritmeja ratkaista kuin ainutlaatuisuus ongelma esiintyy standardin pari-ryhmän algoritmit ja toteutukset. Tämä ongelma syntyy, kun kaksi tai useampia vähimmäisetäisyydet eri klusterit ovat yhtäläiset aikana yhteenliittymän prosessin. Standardi lähestymistavassa valitessaan pari, rikkomatta siteet etäisyydet, ja etenee samalla tavalla, kunnes lopullinen arvojärjestyksen saavutetaan. Kuitenkin eri clusterings ovat mahdollisia riippuen kriteeri murtaa siteet (yleensä pari on juuri valittu sattumanvaraisesti!).
Muuttuja-ryhmän algoritmit ryhmä enemmän kuin kaksi klustereita samalla kun siteet esiintyä, synnyttänyt graafinen esitys nimeltään multidendrogram. Niiden tärkeimmät ominaisuudet ovat:
- Jos ei ole siteitä, muuttuja-ryhmän algoritmit antaa samat tulokset kuin pari-ryhmän itse.
- Ne aina antaa ainutlaatuisen määritetty ratkaisu.
- Vuonna multidendrogram edustus tuloksia voidaan selkeästi havaita esiintyminen siteet aikana agglomerative prosessin. Lisäksi korkeus tahansa fuusio välein (bändit ohjelmassa) osoittaa heterogeenisuuden aste sisällä vastaavaa klusterin.
vaatimukset
- Java 2 Standard Edition Runtime Environment
Kommentteja ei löytynyt