% CLUSTER   階層的なクラスタツリーからクラスタを作成
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% T = CLUSTER(Z,'CUTOFF',C) は、Z で表されるクラスタツリー から階層的な
% クラスタを構成します。Z は、LINKAGE で作成された (M-1)×3 の行列です。 
% C は、定義されているクラスタにたいするしきい値です。ルートから始めて、
% CLUSTER は、整合性のない値 (INCONSISTENT を参照) が C より小さく、
% 子孫の値がすべて C より小さいノードに遭遇するまで、ツリーを降りていきます。
% ノードより下のすべての葉は、(ノード自身が葉である場合に単集合となる)
% クラスタにグループ化されます。CLUSTER は、すべての葉ノードがクラスタ内に
% 入るまで木のすべての枝に続きます。T は、オリジナルデータにある M個の
% 各観測に対するクラスタ数を含むベクトル M です。
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% T = CLUSTER(Z,'Cutoff',C,'Depth',D) は、各ノードより下の深さ D に
% 面した整合性のない値を評価します。デフォルトの深さは 2 です。
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% T = CLUSTER(Z,'Cutoff',C,'Criterion','distance') は、クラスタを形式化
% するための基準として距離を使います。ツリー内の各ノードの高さは、
% ノードで融合された2つのサブノード間の距離を表します。高さが C 以下の
% すべてのノードより下のすべての葉は、(ノード自身が葉である場合に単集合
% となる) クラスタにグループ化されます。
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% T = CLUSTER(Z,'Cutoff',C,'Criterion','inconsistent') は、
% CLUSTER(Z,'Cutoff',C) と等価です。
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% T = CLUSTER(Z,'MaxClust',N) は、基準として距離を使用する N個のクラスタの
% 最大値を構築します。ツリー内の各ノードの高さは、ノードで融合される2つの
% サブノード間の距離を表します。CLUSTER は、ツリーが N かそれより少数の
% クラスタを残すために "水平にカットする (horizontal cut)" ことで、
% 最も小さい高さを見つけます。
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%   参考 PDIST, LINKAGE, COPHENET, INCONSISTENT, CLUSTERDATA.


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