Analyze the graph. How many clusters are there?
After that we use “c = cluster(z, ‘cutoff’, 1:.001:1.5)” to get the groupings for different cutoff values what is the minimum number of groups here?
Here we use: ‘for i = 1:max(c(:, 139))names1(c(:, 139) == i)end’ to see the names in all groups
In next 4 screenshots we repeat previous steps for normalized data using ‘mahalanobis’, ‘cityblock’, distance.
Why would you use each of them for this data? Which result can be interpreted the best?
Дата добавления: 2015-11-05; просмотров: 17 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |
| В помощи нуждается волонтер! | | | В семье нашего товарища Анатолия Голубова случилось несчастье, в результате стремительно развившейся болезни, Толя был парализован и прикован к аппаратам искусственного жизнеобеспечения. Наши врачи |