32 les langues indo-européennes sont analysées dans cette section, dans le but d`identifier les relations phylogénétiques entre ces langues. Notez que Agnes (*, Method = “Ward”) correspond à hclust (*, “Ward. AD (ai, AJ) représente maintenant l`erreur moyenne à la puissance θ au sein du cluster A. Legendre (2012). Les datasets peuvent être téléchargés à partir des sources répertoriées. L`utilisation de la méthode de liaison de Ward avec la métrique de distance de Manhattan nous fournit 5 clusters logiques distincts, qui ont aussi un sens phylogénétique: langues baltes, langues slaves, langues romanes, langues germaniques et langues Celtes. Les méthodes de clustering monotoniques sont également appelées «ultrametriques» sur la méthode de p. Ward a donné les meilleurs résultats lorsqu`il est utilisé en conjonction avec la distance de Manhattan. La probabilité d`observer un certain caractère dans une séquence linguistique dépend fortement des caractères précédents dans la séquence ainsi que de la langue considérée [24].

Encore une fois, nous avons affronté les valeurs qui montrent une abondance de cette espèce dans les différents groupes. Plusieurs algorithmes de clustering standard tels que la liaison simple, la liaison complète et la méthode moyenne de groupe ont une formule récursive du type ci-dessus. La méthode de Ward est donc le plus couramment utilisée avec la fonction objective de variance minimale. Le tableau 3 donne un aperçu des résultats de ces trois techniques de validation de cluster. Les sommes totales des carrés sont définies comme toujours. Trois propriétés sont prises en considération lors de l`examen de la pertinence d`un algorithme de clustering spécifique suggéré sur pp. Les autres méthodes peuvent être considérées comme visant des grappes avec des caractéristiques quelque part entre les méthodes de liaison unique et complète. L`algorithme de clustering de Ward est la conservation de l`espace. La procédure arborescente est utilisée pour dessiner le diagramme d`arborescence illustré ci-dessous, ainsi que pour assigner des identifications de clusters. Une autre possibilité de recherche supplémentaire est l`utilisation de fréquences de tri-gramme pour former le SLS. Pour cette raison, nous suggérons d`utiliser la métrique de Robinson-Foulds pour comparer les arbres phylogénétiques [41]. Nous proposons ensuite notre propre fonction objective.

EQ (10) ou dEθ défini dans EQ (11). Cependant, si nous décidons d`utiliser la distance de Manhattan, nous proposons d`utiliser une fonction objective de déviation absolue minimale. Livres. Afin d`éviter les complications lors de l`analyse des grappes, nous décrivons dorénavant nos données comme un ensemble de 32 observations, (pour les 32 langues) où chaque observation est la SLS sous forme vectorielle. Notez que cette interprétation est plus propre que l`interprétation obtenue plus tôt de la méthode de liaison complète. La distance entre le nouveau cluster et le reste des clusters est déterminée par la méthode de liaison. La mise en œuvre de Minitab est également similaire. Euclidien et la distance de Manhattan, respectivement). Si nous avons un ensemble de n vecteurs, la matrice de distance construite mesure la différence entre toutes les paires vectorielles et a la structure n lignes × n colonnes avec des zéros le long de la diagonale. Laissez Xijk désigner la valeur de la variable k dans l`observation j appartenant au cluster i. Il est également essentiel de valider objectivement les clusters [39]. Le lien de Ward avec les distances de Manhattan pour regrouper les déchets miniers.

Avec les résultats du clustering hiérarchique, nous sommes en mesure de construire un dendrogramme. Les auteurs comme [1, 2] et [3] soutiennent que l`algorithme de liaison de Ward est limité à l`utilisation avec les distances euclidiennes et [4] prétendent que la méthode de liaison de Ward est «basée sur la distance euclidienne» (voir p. Dans ce cas, les clusters tendent à se rapprocher les uns des autres et l`algorithme de clustering est l`espace-contrat. AD (ai, AJ) représente l`erreur quadratique moyenne dans le cluster A. L`analyse se fait dans R [32], à l`aide des paquets stringi [33] pour le nettoyage des jeux de données et du cluster [34].