[討論] 關於Hierarchical cluster analysis

看板Statistics作者 (奈米罩杯)時間15年前 (2010/10/28 15:33), 編輯推噓0(0推 0噓 16→)
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最近在看一篇PAPER "Colorimetric Sensor Array for Determination and Identification of Toxic Industrial Chemicals" 是化學化工相關的文章 其中有個部分用到叫HCA(Hierarchical cluster analysis) 上網查了一些資料好像是統計方法的一種 不過因為不是專業的 所以看了老半天還是看不懂意思QQ 提供一張裡面的圖: http://0rz.tw/Wpnm6 希望有懂這個方法高手簡述一下這個方法在做什麼 還有這個圖代表什麼意思... 還有橫坐標的squared Euclidean Distanse/1000是什麼意思... 萬分感謝!! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.55.113
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你有 21 個族群 , 假設是 rows , 再來你有量化的特徵 ,
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假設是 columns , 歐式距離的定義去查 wiki
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任意選兩個 rows , 都可以產生一個歐是距離
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最後利用這個距離將 21 個族群分類 , Hierarchical 的做法
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是一直對半切
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除那個 1000 對分類這件事情是沒意義的 , 可能要拿來當某個
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解釋變數吧
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或許你可以去生物資訊版問問看
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嗯~~謝謝你...我是不大懂這樣的圖是程式跑出來的還是?
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還有這張圖代表的結論?
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階層式集群分析. 依某種方式定義原個體間的距離, 再依某種方
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式定義個體與集群間、兩集群間之距離, 然後把距離最接近的個
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體或集群併成一個集群. 輸出結果是分群的樹狀圖, 在不同距離
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水準下可得不同集群數. 不管最後選取的距離水準、集群數如何
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同一集群內的個體被認為是彼此間比較相似, 而不同集群的個體
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是比較不相似的.
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