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]=
