Vízügyi Közlemények, 1986 (68. évfolyam)

3. füzet - Rövidebb tanulmányok, közlemények, beszámolók

402 Bíró F. A. és Gauzer В. 2. ábra. A mintapélda eredményeként kapott dendogram Рис. 2. Дендограмма. полученная из примера Fig. 2. The dendogram obtained as a result of the presented example Bild 2. Das als Ergebnis des Musterbeispieles erhaltene Dendogramm 3. A cluster-elemző programok A VITUKI Számítóközpontjában két program áll rendelkezésre (VITUKI 1985), az egyik számszerű és bináris adatsorok vizsgálatára (CLUSTR), a másik kevert adatsorok elemzésére (CLUSMX) alkalmas. Mindkét program FORTRAN nyelvű, M08X típusú mikroszámítógépen készült és CP/M (2.0) operációs rendszerben futtatható. Az osztályozandó adatsorok hossza egyik programban sincs korlátozva. A felhasználó a CLUSTR program következő 24-féle hasonlósági függvénye közül választhat (Podani 1980): - számszerű adatok Korrelációs index Átlagos karakter eltérés Czekanowski-index Canberra metrika Kulczinski-index Standardizált Canberra metrika Ruzicka-index Wishart-féle hasonlóság Euklideszi távolság Abszolút eltérésösszeg Húrtávolság - bináris adatok Russel-Rao-index Húrtávolság bináris esetben Sörensen-index Euklideszi távolság bináris esetben Rogers-Tanimoto-index PHI koefficiens Baroni-Urbani-Buser I.-index Baroni-Urbani-Buser II. indexe Ochiai index Yule-index Súlyozott különbözőségi index Jaccard-formula Sokal-Michener-index A CLUSMX program által alkalmazható hasonlósági függvények pedig: Gower-féle hasonlósági index Euklideszi távolság kevert adatokra A hasonlósági mátrix átszámítása pedig a következő algoritmusok valamelyikével végezhető el a Lance-Williams-féle összefüggés paramétereinek értékei szerint: Egyszerű lánc módszer Teljes lánc módszer Egyszerű átlag módszer Csoportátlag módszer Centroid módszer Medián módszer Diszperzitás növekedés módszere