Statistieken :: Calinskiharabasz Statistieken :: Calinskiharabasz is een perl-extensie naar de clusteropslagregel voorgesteld door Calinski en Harabasz (CH).
Download nu

Statistieken :: Calinskiharabasz Rangschikking & Samenvatting

Statistieken :: Calinskiharabasz Tags

Perl-module TROS cluster stopregel Clusterstatistieken Calinski

Statistieken :: Calinskiharabasz Beschrijving

Statistieken: Calinskiharabasz is een perl-uitbreiding naar de clusteropslagregel voorgesteld door Calinski en Harabasz (CH). Statistieken :: Calinskiharabasz is een Perl-uitbreiding naar de clusteropslagregel voorgesteld door Calinski en Harabasz (CH). Synopsis Gebruik Statistieken :: Calinskiharabasz; ch (inputfile, "agglo", 10); Ingangsbestand wordt verwacht in het "DIEND" -indeling - Voorbeeldingangsbestand: 65 11 00 11 00 00 11 00 11 10 01 10 00 11 10 01 CH Gebruik de Variance ratio-criterium die analoog is aan F-statistieken om het aantal clusters te schatten dat een bepaalde gegevens van nature in valt. Ze minimaliseren binnen cluster / groepsom van vierkanten (WGSS) en maximaliseren tussen cluster / groepsom van vierkanten (BGSS) export "CH" -functie door standaard.InputInputFilethe invoerdataSet wordt verwacht in "dicht" matrixformaat. De ingangsvolle matrix wordt verwacht in een vlak tekstbestand waarbij de eerste regel in het bestand de afmetingen van de dataset geeft en vervolgens de dataset in een matrixformaat moet volgen. De contexten / opmerkingen moeten langs de rijen zijn en de functies moeten langs de kolom zijn. bijv.: 65 11 00 11 00 00 11 00 11 10 01 10 00 11 10 01 De eerste regel (65) geeft het aantal rijen (observaties) en het aantal kolommen (functies) in de volgende matrix. Na elke regel registreert de frequentie van het optreden van de functie bij de kolom in de gegeven waarneming. Kenmerken1 (1e kolom) treedt dus één keer in de Observation1 en eenmaal in alle andere waarnemingen, terwijl het kenmerk 3 niet optreedt in observatie1.ClusteringMethodDe clusteringsmaatregelen die kunnen worden gebruikt, zijn: 1. RB - herhaalde bisections 2. RBR - Herhaalde bisections voor door K-Way Refinement 3. Direct - Directe K-Way Clustering 4. AGGLO - Agglomeratieve clustering 5. Grafiek - Grafiek op partitionering gebaseerde clustering 6. BAGGLO - Partitional bevooroordeeld agglomeratieve clusteringk taxethis is een geschatte bovengrens voor het aantal van clusters die in de dataset aanwezig kunnen zijn. Dus voor een dataset die u verwacht te worden gescheiden in 3 clusters, moet deze waarde een aantal geheel getal-waarde groter zijn dan 3.Outputa single integer-getal dat de schatting is van het aantal clusters aanwezig in de invoergegevenset. Vereisten: · Perl · Deze module maakt gebruik van Suite van C-programma's genaamd Cluto voor clustering. Zo moet Cluto worden geïnstalleerd voor deze module om functioneel te zijn.

Statistieken :: Calinskiharabasz Gerelateerde software