MultiDendrograms

MultiDendrograms é um aplicativo simples e poderosa para fazer o agrupamento hierárquico de dados reais, distribuídos sob uma licença open source. & Nbsp; a partir de uma distância (ou pesos) matriz, MultiDendrograms calcula a sua dendrograma usando os algoritmos mais comuns Aglomerativa hierárquica Clustering , permite o ajuste de muitos dos parâmetros de representação gráfica, e os resultados podem ser facilmente exportados para o arquivo. Um resumo das características:
- Multiplataforma: desenvolvido em Java, funciona em todos os sistemas operacionais (por exemplo, Windows, Linux e MacOS).
- Interface gráfica do usuário: seleção de dados, opções de agrupamento hierárquico, os parâmetros de representação dendrograma, a navegação em todo o dendrograma, as medidas de desvio.
- Algoritmos hierárquicos Clustering implementadas: grupo variável Individual Linkage, ligação completa, média não ponderada, média ponderada, centroid não ponderada, centroid ponderada e conjunta entre-dentro.
- Representação de parâmetros: tamanho, orientação, etiquetas, eixos, etc.
- Medidas de desvio: coeficiente de correlação Cophenetic, Normalizada erro quadrático médio e erro Normalizada Médio Absoluto.
- Exportação: matriz ultramétrica, detalhes dendrograma em texto e formatos de árvores Newick.
- Lote: imagem dendrograma em JPG, PNG e EPS formatos.
MultiDendrograms implementa o grupo variável em algoritmos para resolver o problema da não-singularidade encontrado nos algoritmos par-grupo e implementações padrão. Este problema ocorre quando duas ou mais distâncias mínimas entre os diferentes grupos são iguais durante o processo de amalgamação. A abordagem padrão consiste na escolha de um par, que quebra as ligações entre as distâncias, e procede da mesma forma até que a classificação hierárquica final é obtido. No entanto, diferentes agrupamentos são possíveis, dependendo do critério utilizado para quebrar os laços (geralmente um par é apenas escolhidos ao acaso!).
O grupo de algoritmos de grupo variável mais de dois clusters, ao mesmo tempo em que ocorrer laços, deram origem a uma representação gráfica chamado multidendrogram. Suas principais propriedades são:
- Quando não existirem ligações, os algoritmos do grupo variável dar os mesmos resultados que os par-grupo.
- Eles sempre dar uma solução unicamente determinado.
- Na representação multidendrogram para os resultados pode-se explicitamente observar a ocorrência de laços durante o processo de aglomeração. Além disso, a altura de qualquer intervalo de fusão (as bandas do programa) indica o grau de heterogeneidade dentro do cluster correspondente

Requisitos :.

• Java 2 Standard Edition Runtime Environment