xcluster(ctc)
xcluster()所属R语言包：ctc
Hierarchical clustering
层次聚类
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Performs a hierarchical cluster analysis on a set of
执行一套层次聚类分析
用法----------Usage----------
xcluster(data,distance="euclidean",clean=FALSE,tmp.in="tmp.txt",tmp.out="tmp.gtr")
参数----------Arguments----------
参数：data
a matrix (or data frame) which provides the data to analyze
矩阵（或数据框）提供的数据分析
参数：distance
The distance measure used with Xcluster. This must be one of "euclidean", "pearson" or "notcenteredpearson". Any unambiguous substring can be given.
与Xcluster使用的距离度量。这必须是一个"euclidean"，"pearson"或"notcenteredpearson"。可以给出任何明确的子串。
参数：clean
a logical value indicating whether you want the true distances (clean=FALSE), or you want a clean dendrogram
一个逻辑值，指明是否要真正的距离（clean=FALSE），或者你想要一个干净的树状
参数：tmp.in, tmp.out
temporary files for Xcluster
为Xcluster临时文件
Details
详情----------Details----------
Available distance measures are (written for two vectors x and y):
可用距离措施（两个向量的书面x和y）：
Euclidean: Usual square distance between the two vectors (2 norm).
欧几里德：平常两个向量（2规范）之间的距离平方。
Pearson: 1 - cor(x,y)
皮尔森：1 - cor(x,y)
Pearson not centered: 1 - [ sum x_i y_i ] / sqrt[ sum x_i^2 * sum y_i^2 ]
皮尔逊不居中：1 - [ sum x_i y_i ] / sqrt[ sum x_i^2 * sum y_i^2 ]
Xcluster does not use usual agglomerative methods (single, average, complete), but compute the distance between each groups' barycenter for the distance between two groups.
xcluster不使用通常的凝聚方法（单人，平均完成），但两组之间的距离计算每个组的重心之间的距离。
This have a problem for this kind of data:
这对这种数据的问题：
Ie: a triangular in R^2, the distance between A and B is larger than the distance between the group A,B and C (with euclidean distance).
即：在ŕ三角^2，A和B之间的距离是大于A，B组和C（与欧氏距离）之间的距离。
For that case it can be useful to use clean=TRUE and that mean that you must not consider A and B as a group without C.
对于这种情况下，它可以很有用clean=TRUE“意味着作为一个群体，你必须不考虑A和B没有C。
值----------Value----------
An object of class hclust which describes the tree produced by the clustering process. The object is a list with components:
一个对象的的类hclust介绍聚类过程中所产生的树。对象是一个组件列表：
参数：merge
an n-1 by 2 matrix. Row i of merge describes the merging of clusters at step i of the clustering. If an element j in the row is negative, then observation -j was merged at this stage. If j is positive then the merge was with the cluster formed at the (earlier) stage j of the algorithm. Thus negative entries in merge indicate agglomerations of singletons, and positive entries indicate agglomerations of non-singletons.
n-12矩阵。行imerge介绍一步i聚类簇的合并。如果一个元素j行是否定的，然后观察-j在这个阶段合并。 j如果是积极的，那么合并形成的阶段（早）j算法聚类。因此merge负项表明单身群，并积极的条目表明，非单身群。
参数：height
a set of n-1 non-decreasing real values. The clustering height: that is, the value of the criterion associated with the clustering method for the particular agglomeration.
设置了n-1实际值非递减。聚类的高度，即：与聚类相关的标准值method为特定的集聚。
参数：order
a vector giving the permutation of the original observations suitable for plotting, in the sense that a cluster plot using this ordering and matrix merge will not have crossings of the branches.
矢量给予适合用于绘制的原始观测的排列，在这个意义上使用这个顺序和矩阵merge聚类图不会有分支机构的口岸。
参数：labels
labels for each of the objects being clustered.
标签为每个正在聚集的对象。
参数：call
the call which produced the result.
呼叫产生的结果。
参数：method
the cluster method that has been used.
已使用的聚类方法。
参数：dist.method
the distance that has been used to create d (only returned if the distance object has a "method" attribute).
已被用来创建距离d（只返回的距离，如果对象有一个"method"属性）。
注意----------Note----------
Xcluster is a C program made by Gavin Sherlock that performs hierarchical clustering, K-means and SOM.
xcluster是一个C程序由Gavin福尔摩斯进行分层聚类，K-手段和SOM。
Xcluster is copyrighted. To get or have information about Xcluster: http://genome-www.stanford.edu/~sherlock/cluster.html
xcluster的版权。为了获得或拥有的信息关于Xcluster：http://genome-www.stanford.edu/~福尔摩斯/ cluster.html的
作者（S）----------Author(s)----------
Antoine Lucas, <a href="http://mulcyber.toulouse.inra.fr/projects/amap/">http://mulcyber.toulouse.inra.fr/projects/amap/</a>
参考文献----------References----------
for Huge Clustering, R News, 2006, vol 6, issue 5 pages 58-60.
参见----------See Also----------
r2xcluster, xcluster2r,hclust, hcluster
r2xcluster，xcluster2r，hclust，hcluster
举例----------Examples----------
# Create data[创建数据]
set.seed(1)
m <- matrix(rep(1,3*24),ncol=3)
m[9:16,3] <- 3 ; m[17:24,] <- 3 #create 3 groups[创建3组]
m <- m+rnorm(24*3,0,0.5) #add noise[添加噪声]
m <- floor(10*m)/10 #just one digits[只是一个数字]
# And once you have Xcluster program:[一旦你有Xcluster方案：]
#[]
#h <- xcluster(m)[xcluster H < - （M）]
#[]
#plot(h) [图（H）]
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-2-25 16:07:44
