quelle distance JMP utilise-t-il dans le clustering ?Bonjour tout le monde.
J'essaie de comprendre quelle distance JMP utilise-t-il dans le clustering hiérarchique : la documentation dans https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/index.shtml#page/jmp/distance-method-formulas.shtml#ww177809 semble dire "distance euclidienne au carré" mais si je sauvegarde la matrice de distance (après regroupement), ce que j'obtiens est la distance euclidienne (pas au carré).
Et qu'en est-il de la méthode des k-moyennes ? Il devrait utiliser la distance euclidienne, mais je n'ai pas trouvé les formules.
Merci en avance.
AnalytiqueRe : quelle distance JMP utilise-t-il dans le clustering ?Salut @francesco_della
Aucun problème. La distance au carré est utilisée dans les calculs de distance ultérieurs entre les clusters dans certaines méthodes, mais la matrice de distance initiale entre les observations n'est pas au carré.
Meilleur,
Re : quelle distance JMP utilise-t-il dans le clustering ?merci beaucoup pour ta réponse rapide Chris
J'étais juste confus parce que la formule dans la documentation montre définitivement la distance euclidienne SQUARED
merci encore, cordialement
Re : quelle distance JMP utilise-t-il dans le clustering ?Salut @francesco_della ,
JMP utilise Distance euclidienne pour le calcul initial de la matrice de distance entre les observations, puis la méthode choisie pour calculer les distances entre les clusters. Cela est vrai pour toutes les méthodes de clustering dans JMP. La seule exception est si vous fournissez les données sous forme de matrice de distance et choisissez l'option les données sont une matrice de distance dans la boîte de dialogue pour le clustering hiérarchique.
Pour k- Means, l'aide de JMP fait référence à la documentation relative à la procédure SAS FASTCLUS trouvée ici .
J'espère que cela pourra aider.
