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	Provedor de dados Rev. Bras. Frutic. (2) Agronomy (1) Rev. Ciênc. Agron. (1) AgEcon (1) Scientia Agricola (1) Electron. J. Biotechnol. (1) Neotropical Entomology (1) Planta Daninha (1) Mais... Autor ALCÁNTARA-DE LA CRUZ,R. (1) Amaral Jr.,Antônio Teixeira do (1) Ambiel, Ana Claudia; UNOESTE (1) Asadiar,Leila Sadat (1) Awan,Faisal Saeed (1) Brabant,Philippe (1) Corts,Remedios Morales (1) Daher,Rogério Figueiredo (1) Esnault,Florence (1) GHEREKHLOO,J. (1) Guaberto, Luciana Machado; UNOESTE (1) Jaskani,Muhammad Jafar (1) Kareem,Abdul (1) Khan,Iqrar Ahmad (1) Liu,Yan-Qun (1) Lu,Cheng (1) Machado Neto, Nelson Barbosa; UNOESTE (1) Marcide,Jesús Maria Ortíz (1) Mathias,Monica (1) Mehmood,Asim (1) Mais... Palavra-chave Dendrogram (9) Genetic variation (2) SSR markers (2) 5.02.01.03-4 Genética e Melhoramento Florestal Brachiaria (1) AMOVA (1) Asbestos (1) Clustering (1) Cross pollinated (1) Dendrograma (1) Genetic diversity (1) Genetic fixation index (1) Genetic variability (1) Genotype (1) Germplasm (1) Herbicide resistance (1) ISSR (1) Isoenzymatic markers (1) Large data (1) Marcadores moleculares (1) Molecular marker (1) Mais... Tipo do documento Info:eu-repo/semantics/article (6) Journal Article (1) Journal article (1) Ano 2020 (1) 2018 (1) 2013 (2) 2010 (1) 2008 (2) 2002 (2) Mais... País Brazil (7) Chile (1) United States (1) Idioma Inglês (8) Português (1)		Registro completo Provedor de dados:  AgEcon País:  United States Título:  The clustergram: A graph for visualizing hierarchical and nonhierarchical cluster analyses Autores:  Schonlau, Matthias Data:  2011-09-29 Ano:  2002 Palavras-chave:  Dendrogram Tree Clustering Nonhierarchical Large data Asbestos Research Methods/ Statistical Methods Resumo:  In hierarchical cluster analysis, dendrograms are used to visualize how clusters are formed. I propose an alternative graph called a “clustergram” to examine how cluster members are assigned to clusters as the number of clusters increases. This graph is useful in exploratory analysis for nonhierarchical clustering algorithms such as k-means and for hierarchical cluster algorithms when the number of observations is large enough to make dendrograms impractical. I present the Stata code and give two examples. Tipo:  Journal Article Idioma:  Inglês Identificador:  st0028 http://purl.umn.edu/116024 Relação:  Stata Journal>Volume 2, Number 4, 4th Quarter 2002 Formato:  12 Fechar

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