在Igor Pro中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的層次聚類分析可以按照以下步驟進(jìn)行:
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數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:
確保你的數(shù)據(jù)以合適的格式導(dǎo)入Igor Pro,通常為二維矩陣形式,其中行表示樣本,列表示特征。
計(jì)算距離矩陣:
使用Igor Pro內(nèi)置函數(shù)計(jì)算樣本之間的距離。常用的距離度量包括歐幾里得距離或曼哈頓距離??梢允褂肈istance函數(shù):
Make/O/N=(N) DistanceMatrix = Distance(dataMatrix)
執(zhí)行聚類:
使用層次聚類算法,如凝聚聚類。Igor Pro提供了HierarchicalCluster函數(shù),可以進(jìn)行層次聚類分析。
Make/O/N=(N) ClusteringResults = HierarchicalCluster(DistanceMatrix)
生成聚類樹狀圖(Dendrogram):
利用聚類結(jié)果生成樹狀圖,以可視化聚類層次結(jié)構(gòu)??梢允褂肞lotDendrogram函數(shù)。
PlotDendrogram(ClusteringResults)
確定聚類數(shù)目:
根據(jù)樹狀圖的結(jié)果,可以選擇合適的閾值以確定聚類的數(shù)量。
可視化結(jié)果:
使用MultiPanel或其他繪圖函數(shù)可視化聚類結(jié)果,展示不同聚類的樣本。
分析聚類結(jié)果:
對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析,檢查每個(gè)聚類的特征和樣本分布。
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