MultiDendrograms

MultiDendrograms este o aplicație simplă încă puternic pentru a face ierarhic gruparea date reale, distribuite sub o licență open source & nbsp;. Pornind de la o distante (sau greutăți) matrice, MultiDendrograms calculează Dendrograma sa folosind cele mai comune algoritmi agglomerative ierarhică clustering , permite reglarea multor parametri grafice de reprezentare, iar rezultatele pot fi usor exportate în dosar. Un rezumat al caracteristicilor:
- Multiplatform: dezvoltată în Java, ruleaza in toate sistemele de operare (de exemplu, Windows, Linux și MacOS).
- Interfață de utilizator grafică: selectarea datelor, opțiunile de clustering ierarhic, parametrii de reprezentare dendrogramă, navigare peste dendrograma, măsuri de deviere.
- Algoritmi de clustering ierarhică implementate: variabil grup Single Linkage, Elevator complete, medie neponderat, medie ponderată, centroid neponderat, centroid ponderat și comune între-interior.
- parametrii de reprezentare: dimensiunea, orientarea, etichete, axe, etc.
- Măsuri de deviere: coeficient de corelație Cophenetic, eroare normalizate Mean Squared Error și normalizat medie absolută.
- Export: matrice ultrametric, detalii dendrograma în text și formate copac Newick.
- Plot: Imagine dendrogram în formate JPG, PNG și EPS.
MultiDendrograms implementează variabil grupul algoritmi pentru a rezolva problema non-unicitatea găsit în algoritmii standard de perechi-grup și implementări. Această problemă apare atunci când două sau mai multe distanțe minime între grupuri diferite sunt egale în timpul procesului de amalgamare. Abordarea standard constă în alegerea unei perechi, de rupere legăturile dintre distanțele, și procedează în același fel până când se obține clasificarea ierarhică final. Cu toate acestea, diferite clusterings sunt posibile în funcție de criteriul utilizat pentru a rupe legăturile (de obicei o pereche este doar alese la întâmplare!).
Grupul algoritmi variabilă de grup mai mult de două grupuri, în același timp, atunci când apar legături, dat naștere la o reprezentare grafică numit multidendrogram. Principalele proprietățile lor sunt:
- Atunci când nu există nici o legătură, algoritmii variabil grup da aceleasi rezultate ca cele pereche-grup.
- Ele dau întotdeauna o soluție unic determinat.
- În reprezentarea multidendrogram pentru rezultatele se observă în mod explicit apariția legăturilor în timpul procesului de agglomerative. În plus, înălțimea de orice interval de fuziune (benzile în programul) indică gradul de eterogenitate în interiorul clusterului corespunzătoare

Cerințe :.

• Java 2 Standard Edition Runtime Environment