Ponderazione variabile ottimale Uno strumento utile per un raggio di albero ultrametrico e additivo
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Ponderazione variabile ottimale Descrizione

L'applicazione OVW esegue una ponderazione variabile ottimale per il clustering ad albero ultrametrico e additivo, nonché per il partizionamento K-means, seguendo il metodo proposto da De Soete (1986, 1988), e Makaarenkov e Legendre (2001). Dato una matrice di dati rettangolari Y (N, M), contenente misurazioni di n oggetti sulle variabili M sulle variabili M, la procedura calcola pesi variabili w (m) tale che la matrice risultante delle dissomiglianze inter-oggetto d (n, n) ottenute da y in modo ottimale Soddisfa la disuguaglianza ultrametrica o additiva, o corrisponde in modo ottimale a una partizione K-significa con il numero fisso di gruppi K. I pesi w sono costretti a essere non negativi e la loro somma è uguale a uno. Prendi una ponderazione variabile ottimale per un test drive per valutare pienamente le sue capacità!

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