层次聚类分析工具：比较EB Fowlkes与CL Mallows方法

资源摘要信息:"该资源包含了用于聚类分析的MATLAB函数，特别是用于评估和比较不同层次聚类算法性能的工具。文件中提到了两个重要的指标：EB Fowlkes 和 CL Mallows 的 B 度量，这是一对用于度量聚类算法性能的指标，可以帮助研究者或者数据分析师比较在同一数据集上执行的不同层次聚类方法。 具体而言，提供的三个MATLAB函数功能如下： 1. Cluster_comparison.m 这个函数主要用来计算 EB Fowlkes 和 CL Mallows 在1983年提出的B度量。在聚类分析中，B度量是一个非常有用的指标，它基于聚类间的正对（正确归类的样本对）和负对（错误归类的样本对）的数量来计算。B度量的取值范围在0到1之间，值越大表示聚类结果越相似。 2. Bootstrap_compare_cluster.m 引导（Bootstrap）方法是一种强大的统计技术，它通过对数据集进行重采样以构建新的样本集合，从而用于估计统计量的置信区间或假设检验。这个函数利用引导方法估计B度量的95%置信区间，这有助于研究者理解B度量的稳定性以及其在统计上的显著性。 3. PermTest_cluster_compare.m 置换测试（Permutation Test）是一种非参数统计方法，用于检验两个独立样本或样本对之间的差异是否统计显著。在聚类分析中，该函数执行B度量的置换测试，通过随机打乱数据标签来生成B度量的分布，从而帮助研究者判断两个层次聚类算法的性能差异是否具有统计学上的显著性。 在实际应用中，这些函数可以帮助用户深入分析和比较聚类算法的效果。例如，在生物学、市场细分、社交网络分析等多个领域，都需要对数据进行聚类，并且需要验证所用聚类方法的有效性。 需要注意的是，用户需要自己准备数据，并根据具体的数据结构来调整这些函数的参数，以适应特定的聚类分析需求。此外，虽然这些函数是为特定论文而开发，但它们可以广泛应用于任何需要层次聚类比较的场景。" 【标签】:"matlab"表明了这些文件的编写和应用环境为MATLAB，这是一个广泛用于数值计算、数据分析和算法开发的编程语言和环境，特别适合矩阵计算和工程领域。 【压缩包子文件的文件名称列表】: Hierarchical_Cluster_Comparison.zip表示用户可以下载一个名为“Hierarchical_Cluster_Comparison.zip”的压缩文件，其中包含了上述三个函数的源代码。 总结来说，这三个函数都是用于层次聚类分析的工具，能够帮助用户从不同角度评估和比较层次聚类算法的性能。通过计算B度量、引导置信区间估计和置换测试，研究者可以更好地理解和验证聚类算法的优劣，从而在实际应用中做出更明智的选择。