CLUSTER
- CLUSTER
- CMeans — führt C-Means-Clustering durch.
- CreateDistanceMatrix — berechnet die Distanzen zwischen Vektoren.
- FuzzyCMeans — führt Fuzzy-C-Means-Clustering durch.
- FuzzyQuantizationError — berechnet den Fuzzy-Quantisierungsfehler.
- GetDaviesBouldinIndex — berechnet den Davies-Bouldin-Index.
- GetFuzzyMemberships — berechnet die Mitgliedschaftswerte von Vektoren in Clustern.
- GetNearestNeighbor — berechnet zu jedem Beispielvektor den nächsten Nachbarn innerhalb eines Satzes von Clusterzentren.
- GetPlaceOnSOM — bildet Beispielvektoren auf Position auf einer selbstorganisierenden Merkmalskarte ab.
- GetQuantizationError — berechnet die Summer der Differenzen zwischen Beispielvektoren und Clusterzentren.
- GetXieBeniIndex — berechnet den Xie-Beni-Index.
- InitSOM — initialisiert die Gewichtsvektoren einer selbstorganisierenden Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM) mit einem regulären Gitter.
- PCAScatterPlot — führt eine 2D-Hauptkomponentenanalyse (englisch 'principal components transform', Abkürzung: PCA) durch und visualisiert das Ergebnis.
- SelectRandomly — wählt aus einem Satz von Vektoren eine vorgegebene Anzahl zufällig aus.
- TrainSOM — trainiert eine selbstorganisierende Merkmalskarte (engl. 'self organizing map', SOM).