클러스터링 트리

버전 11의 새로운 ClusteringTree 함수를 사용하여 임의의 데이터의 계층적 클러스터를 구축하고 시각화합니다.

서로의 거리에 따른 도시를 클러스터합니다.

In[1]:=

ClusteringTree[{Entity[ "City", {"London", "GreaterLondon", "UnitedKingdom"}], Entity["City", {"Paris", "IleDeFrance", "France"}], Entity["City", {"Chicago", "Illinois", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Tokyo", "Tokyo", "Japan"}], Entity["City", {"Boston", "Massachusetts", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Moscow", "Moscow", "Russia"}], Entity["City", {"SanDiego", "California", "UnitedStates"}], Entity["City", {"Baltimore", "Maryland", "UnitedStates"}]}]

Out[1]=

색 목록에서 클러스터 계층을 얻습니다.

In[2]:=

colors = RandomColor[18]

Out[2]=

In[3]:=

ClusteringTree[colors, ClusterDissimilarityFunction -> "Centroid"]

Out[3]=

다른 GraphLayout을 선택합니다.

In[4]:=

ClusteringTree[RandomColor[40], ClusterDissimilarityFunction -> "Centroid", GraphLayout -> "RadialDrawing"]

Out[4]=