Mesures pour les données d'intervalle (commande CLUSTER)

Pour les données d'intervalle, utilisez l'un des mots clés suivants sous MEASURE:

SEUCLID. Carré de la distance Euclidienne : La distance entre deux éléments, x et y, est la somme des carrés des différences entre les valeurs des éléments. SEUCLID est la mesure couramment utilisée avec les méthodes de classification de Ward, centroïde et médiane. SEUCLID est la valeur par défaut et peut également être demandée avec le mot clé DEFAULT.

EUCLID. Distance Euclidienne : Il s'agit de la spécification par défaut pour MEASURE. La distance entre deux éléments, x et y, est la racine carrée de la somme des carrés des différences entre les valeurs des éléments.

Corrélation. Corrélation entre les vecteurs de valeurs. Il s'agit d'une mesure de similarité de modèle.

COSINE: Cosinus de vecteurs de valeurs. Il s'agit d'une mesure de similarité de modèle.

CHEBYCHEV: Métrique de distance de Chebychev. La distance entre deux éléments est la différence absolue maximale entre les valeurs des éléments.

BLOCK: Distance City-block ou Manhattan. La distance entre deux éléments est la somme des différences absolues entre les valeurs des éléments.

MINKOWSKI (p). Distance dans une métrique de puissance de Minkowski absolue. La distance entre deux éléments est la pième racine de la somme des différences absolues à la pième puissance entre les valeurs des éléments. La sélection appropriée du paramètre entier p permet d'obtenir des métriques euclidiennes et de nombreuses autres métriques de distance.

POWER (p, r). Distance dans une métrique de puissance absolue. La distance entre deux éléments est la rième racine de la somme des différences absolues à la pième puissance entre les valeurs des éléments. La sélection appropriée des paramètres d'entier p et r permet d'obtenir Euclidean, Euclidean au carré, Minkowski, city-block et de nombreuses autres métriques de distance.