Min and Max Hierarchial Clustering Using Asymmetric Similarity Measures

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Hubert, Lawrence
Titel	Min and Max Hierarchial Clustering Using Asymmetric Similarity Measures
Quelle	(1973)Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
Schlagwörter	Algorithms; Cluster Analysis; Data Analysis; Evaluation Methods; Graphs; Mathematical Models; Tables (Data) + Suchen Sie Ihr Suchwort? Algorithm; Algorithmus; Clusteranalyse; Auswertung; Grafische Darstellung; Mathematical model; Mathematisches Modell; Tabelle
Abstract	The intent of this paper is to generalize the min and max clustering procedures in such a way that the assumption of a symmetric similarity measure is unnecessary. (Author)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update	2004/1/01

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