ClusterDissimilarityFunction

ClusterDissimilarityFunction

是 ClusteringTree 和 Dendrogram 的一个选项，指定分群内的相异度.

更多信息

  • ClusterDissimilarityFunction 的可能设置是：
  • "Single"最小分群内相异度
    "Average"平均分群内相异度
    "Complete"最大分群内相异度
    "WeightedAverage"加权平均分群内相异度
    "Centroid"与分群中心的距离
    "Median"来自分群中位数的距离
    "Ward"Ward 的最小方差相异度
    纯函数
  • 函数 f 定义任意两个分群之间的距离.
  • 函数 f 必须是 DistanceMatrix 的实值函数.

范例

基本范例  (1)

获取颜色列表的分群层次：

使用不同分群相异度将它与获得的分群比较：

使用 dendrogram 显示相同结果：

Wolfram Research (2016)，ClusterDissimilarityFunction，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusterDissimilarityFunction.html.

文本

Wolfram Research (2016)，ClusterDissimilarityFunction，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusterDissimilarityFunction.html.

CMS

Wolfram 语言. 2016. "ClusterDissimilarityFunction." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusterDissimilarityFunction.html.

APA

Wolfram 语言. (2016). ClusterDissimilarityFunction. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ClusterDissimilarityFunction.html 年

BibTeX

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