ClusteringTree

ClusteringTree[{e1,e2,…}]

要素 e1, e2, …の階層的クラスタ化から重み付きツリーを構築する．

ClusteringTree[{e1v1,e2v2,…}]

構築されたグラフ内の viで eiを表す．

ClusteringTree[{e1,e2,…}{v1,v2,…}]

構築されたグラフ内の viで eiを表す．

ClusteringTree[label1e1,label2e2…]

構築されたグラフ内でラベル labeliを使って eiを表す．

ClusteringTree[data,h]

h 未満の距離にあるサブクラスタを繋いで，data の階層的クラスタ化から重み付きツリーを構築する．

詳細とオプション

例題

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例  (5)

数のリストからクラスタ階層を得る：

距離が2未満のクラスタを統一する：

文字列のリストからクラスタ階層を得る：

画像のリストからクラスタ階層を得る：

都市のリストからクラスタ階層を得る：

ブール項目からクラスタ階層を得る：

スコープ  (8)

数のリストからクラスタ階層を得る：

葉のラベルを得る：

VertexWeightを見ることで，サブクラスタ間の距離を見る：

根の頂点から葉3.4までの最短経路を求める：

非同次のデータ集合からクラスタ階層を取り出す：

これを色のクラスタ階層と比較する：

ランダムな色のリストを生成する：

"Centroid"結合を使ってリストからクラスタ階層を得る：

Associationから階層的クラスタ化を計算する：

上記をそのValuesの階層的クラスタ化と比較する：

上記をそのKeysの階層的クラスタ化と比較する：

距離が0.4未満のクラスタを結合することでクラスタ階層を得る：

ClusteringTreeのスタイルとレイアウトを変更する：

三次元ベクトルのリストからクラスタ階層を得，対応する要素の合計で葉にラベルを付ける：

上記を各ベクトルの合計のクラスタ階層と比較する：

整数のリストからクラスタ階層を得る：

頂点ラベルを正多角形に変更する：

オプション  (3)

ClusterDissimilarityFunction  (1)

ランダムな色のリストを生成する：

"Centroid"結合を使ってリストからクラスタ階層を得る：

"Single"結合を使ってリストからクラスタ階層を得る：

異なる"ClusterDissimilarityFunction"を使ってリストからクラスタ階層を得る：

DistanceFunction  (1)

ランダムベクトルのリストを生成する：

異なるDistanceFunctionを使ってクラスタ階層を得る：

FeatureExtractor  (1)

絵のリストからクラスタ階層を得る：

別のFeatureExtractorを使って特徴を抽出する：

Identity FeatureExtractorを使ってデータを変更しないでおく：

Wolfram Research (2016), ClusteringTree, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusteringTree.html （2017年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2016), ClusteringTree, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusteringTree.html （2017年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2016. "ClusteringTree." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusteringTree.html.

APA

Wolfram Language. (2016). ClusteringTree. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusteringTree.html

BibTeX

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BibLaTeX

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