The function that calculates the fin

The function that calculates the final distance between instances may have many forms,our current implementation uses weighted linear combination, but there are other two verypopular choices - Euclidean distance and Cosine measure. Since Cosine measure requirescomponent values of instance vectors, which is not compatible with the way our clusteringworks, only the Euclidean distance remains. We have modified the distance function and ranthe clustering for the standard and the alternative formula. The resulting distance matriceswere extracted and used in testing described below.The second property we modified is the cluster distance metric, which has major impacton the shape of the clusters. The available possibilities are: single (which is used in ourimplementation), average and complete linkages.Using extracted instance distance matrices for each distance function and different clustermetrics we have performed series of calculations of the cophenetic correlation coefficient inMATLAB and compiled the following comparison table:

Kết quả (Việt) 1:

Các chức năng tính toán khoảng cách ngoài giữa các trường hợp có thể có nhiều hình thức, chúng tôi thực hiện hiện nay sử dụng tổ hợp tuyến tính trọng, nhưng có hai verypopular sự lựa chọn khác - khoảng cách Euclide và Cosine đo. Kể từ khi cô sin biện pháp requirescomponent giá trị vectơ ví dụ, là không tương thích với cách thức mà chúng tôi clusteringworks, chỉ có khoảng cách Euclide vẫn còn. Chúng tôi có modified hàm khoảng cách và ranthe cụm các tiêu chuẩn và các công thức khác. Khoảng matriceswere kết quả được chiết xuất và sử dụng trong thử nghiệm mô tả dưới đây. Tài sản thứ hai chúng tôi modified là thước đo khoảng cách cụm, có chính impacton hình dạng của các cụm. Khả năng có sẵn là: đơn (trong đó được sử dụng trong ourimplementation), Trung bình và hoàn thành mối liên kết. Sử dụng chiết xuất ví dụ khoảng cách ma trận cho mỗi khoảng cách chức năng và different clustermetrics chúng tôi đã thực hiện hàng loạt các tính toán của mối tương quan cophenetic coefficient inMATLAB và biên soạn bảng so sánh dưới đây:

Kết quả (Việt) 2:

Các hàm tính fi nal khoảng cách giữa các trường hợp có thể có nhiều hình thức, thực hiện hiện nay của chúng tôi sử dụng kết hợp tuyến tính trọng số, nhưng có hai sự lựa chọn verypopular khác - Euclide khoảng cách và đo Cosine. Kể từ khi giá trị đo Cosine requirescomponent của vectơ dụ, đó là không tương thích với cách clusteringworks của chúng tôi, chỉ có khoảng cách Euclide vẫn còn. Chúng tôi có Modi fi ed chức năng khoảng cách và ranthe phân nhóm cho các tiêu chuẩn và công thức khác. Kết quả là khoảng cách matriceswere chiết xuất và sử dụng trong thử nghiệm được mô tả below.The tài sản thứ hai chúng tôi Modi fi ed là khoảng cách cụm số liệu, trong đó có impacton chính hình dạng của các cụm. Các khả năng có sẵn là: đơn (được sử dụng trong ourimplementation), trung bình và đầy đủ linkages.Using chiết xuất ma trận dụ khoảng cách cho mỗi chức năng từ xa và di clustermetrics erent ff, chúng tôi đã thực hiện hàng loạt các tính toán của các cophenetic tương quan COE ffi cient inMATLAB và biên soạn các bảng so sánh sau đây: