主要内容

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군집시각화와군집가

아이터에에대한군집군집플로팅하고최적의군집군집가

군집군집은이터점점간의사성을기준으로으로데터그룹으로정리정리정리기준으로으로정리어떤데이터는는자연적인분할을포함하고하고적절한군집개수를알아내기쉬울수수그그경우에는데이터가자연적적인분할을포함하지자연적인인분할파악어렵게어렵게되어있을수수파악하기어렵게되어있을수수이런경우에는사용자가데이터를를그룹화할최적의군집개수를결정결정결정

데이터가특정개수의군집에잘확인확인하려면간또는실루엣과같은다양한가기준기준사용하여하여인덱스값값계산해야해야해야덴드로그램플롯을생성하여적이진군집군집트리를표시표시으로써군집을시각화해인접인접간유사성합을극대화하도록리프를를화합니다。각그룹별로여러측정값을갖는화된데이터의의에는에는분산(manova)을사용하여하여된그룹평균을기준으로덴드로그램플롯을생성생성생성

함수

모두확장

树枝图 덴드로그램플롯
OptimAlleafOrder. 分层群集的最佳叶排序
Manovacluster. Manova之后,组平均簇的树木图
轮廓 剪影图
evallusters. 评估集群解决方案金宝搏官方网站
addk. 评估额外数量的群集
袖珍的 紧凑型聚类评估对象
增加 增加参考数据集
阴谋 绘图聚类评估对象标准值

클래스

Calinskiharabaszevaliuation. Calinski-Harabasz标准聚类评估对象
DaviesBouldineValuation. Davies-Bouldin标准聚类评估对象
GapEvaluation. GAP标准聚类评估对象
剪影值 剪影标准聚类评估对象

도움말항목

集群评估

此示例显示如何使用的识别群集evallusters.