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Clasificación Jerárquica Ascendente con MathematicaCarlos Arce, Javier Trejos
Resumen
Hemos desarrollado el algoritmo usual de clasificación jerárquica ascendente en el sistema MATHEMATICA. El usuario escoge la disimilitud según el tipo de datos que deba analizar: cuantitativos, cualitativos o binarios, así como el índice de agregación a utilizar. Se dispone de varias opciones para cada escogencia. Además, se ha implementado un gran número de manipulaciones sobre el árbol binario de clasificación, como el corte del árbol, la rotaciones, la dimensionalidad, el etiquetado, los colores, etc.
Abstract
We have developped the usual hierarchical agglomerative clustering algorithm on MATHEMATICA. The user chooses the dissimilarity index according to the type of data at hand: numerical, categorical or binary; he also has the choice of the aggregation criterion to be used. Many options for each case are available. Moreover, we have implemented a large number of manipulations on the binary tree of classification, such as the cut level, rotations, dimensionality, labeling, coloring, etc.
Résumé
Nous avons développé l'algorithme usuel de classification ascendante hiérarchique dans le système MATHEMATICA. L'utilisateur choisit le dissimilarité selon le type de données qu'il traite: quantitatives, qualitatives ou binarias, ainsi que l'indice d'agrégation à utiliser. Plusieurs options pour chaque choix sont disponibles. En plus, on a implémenté un grand nombre de manipulations sur l'arbre binaire de classification, tels que la coupure de l'arbre, les rotations, le dimensionnement, l'étiquetage, le coloriage, etc.
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