Regroupement hiérarchique avec distance chi2?Salut,
Un client français aimerait faire une classification hiérarchique de son ensemble de données avec chi2 distance? Je n'ai trouvé aucune référence dans la documentation concernant cette distance pour la classification hiérarchique. Peut-être est-il défini avec un autre nom? est-ce que anybordy connaîtrait la méthode qui peut être considérée comme similaire dans JMP?
Merci beaucoup,
Florence
Re: Regroupement hiérarchique avec distance chi2?Oui, veuillez l'ajouter en tant que demande d'amélioration. SAS PROC DIST permet de nombreuses mesures de distance (ceci est d'ailleurs disponible dans JMP Genomics pour cette raison même). D'autres outils de clustering sérieux permettent également de choisir dans une liste (même des outils gratuits).
Re: Regroupement hiérarchique avec distance chi2?Des gens m'ont demandé comment utiliser les distances du chi carré dans les clusters. Il ne semble pas que vous puissiez enregistrer ceux de MCA pour les utiliser en tant que données d'entrée dans la classification hiérarchique JMP. J'ai découvert que l'analyse de clustering de SPSS offre la possibilité de choisir parmi diverses mesures. Donc, ceci est peut-être une fonctionnalité à ajouter à JMP dans le futur?
Re: Regroupement hiérarchique avec distance chi2?L'analyse de corrélation multiple est basée sur des distances de Chi-2. Ces distances sont transformées pour obtenir les coordonnées finales que vous pouvez enregistrer. De cette façon pourrait aider. Le graphique MCA est utilisé pour rechercher des associations entre les observations (lignes).
Re: Regroupement hiérarchique avec distance chi2?Salut Florence,
JMP utilise uniquement la distance euclidienne pour générer la matrice de distance avant la mise en cluster. Il faudrait générer la matrice de distance chi2 quelque part en dehors de JMP ou éventuellement l’écrire? Je ne peux pas penser à une plate-forme JMP capable de générer la matrice de distance chi2. Une fois que vous avez cela, vous pouvez utiliser data est une option de matrice de distance dans la classification hiérarchique.
Chris
