HierarchicalClustering`
HierarchicalClustering`

Agglomerate

Agglomerate[{e1,e2,…}]

要素 e1, e2, …の階層的クラスタリングを返す．

Agglomerate[{e1->v1,e2->v2,…}]

各クラスタの ei を vi で表す．

Agglomerate[{e1,e2,…}->{v1,v2,…}]

各クラスタの ei を vi で表す．

詳細とオプション

  • Agglomerateを使うためには，まず階層的クラスタリングパッケージをロードしなくてはならない．それにはNeeds["HierarchicalClustering`"]を実行する必要がある．
  • AgglomerateはClusterオブジェクトを返す．
  • クラスタ階層はDendrogramPlotを使って見ることができる．
  • データ要素 ei は，それぞれの ei がすべて同じ次元であるような数値リスト，行列，テンソル，ブール要素のリスト，文字列のいずれかとなり得る．
  • 次のオプションを使うことができる：
  • DistanceFunction Automatic使用する距離（非類似度）尺度
    Linkage Automatic使用するクラスタリングの連結法
  • デフォルト設定のDistanceFunction->Automaticでは，Agglomerateは数値データについてはSquaredEuclideanDistanceを，ブールデータについてはJaccardDissimilarityを，文字列データに対してはEditDistanceを使う．
  • DistanceFunctionの設定は，任意の距離，非類似度の関数，あるいは2つの値の間の距離を定義する純関数 f とすることができる．
  • Linkageは，メンバ要素間の非類似度がある場合に，クラスタ間の非類似度を決定する．
  • Linkageオプションに可能な設定は次の通りである：
  • "Single"クラスタ間の最小非類似度
    "Average"クラスタ間の平均非類似度
    "Complete"クラスタ間の最大非類似度
    "WeightedAverage"クラスタ間の重み付き平均非類似度
    "Centroid"クラスタの重心からの距離
    "Median"クラスタの中央値からの距離
    "Ward"ウォードの最小分散非類似度
    f純関数
  • 関数 f は，クラスタ k からクラスタ i と j の融合により形成された新しいクラスタまでの距離を計算する．
  • f に与えられる引数は dik，djk，dij，ni，nj である．ここで，d はクラスタ間の距離であり，n はクラスタ内の要素の数である．

例題

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例  (1)

数のリストからクラスタ階層を得る：

オプション  (2)

DistanceFunction  (1)

ManhattanDistanceを使ったクラスタ階層：

Linkage  (1)

ウォード法を使ったクラスタ階層：

Wolfram Research (2007), Agglomerate, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/HierarchicalClustering/ref/Agglomerate.html.

テキスト

Wolfram Research (2007), Agglomerate, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/HierarchicalClustering/ref/Agglomerate.html.

CMS

Wolfram Language. 2007. "Agglomerate." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/HierarchicalClustering/ref/Agglomerate.html.

APA

Wolfram Language. (2007). Agglomerate. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/HierarchicalClustering/ref/Agglomerate.html

BibTeX

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BibLaTeX

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