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1.
In agglomerative hierarchical clustering, pair-group methods suffer from a problem of non-uniqueness when two or more distances
between different clusters coincide during the amalgamation process. The traditional approach for solving this drawback has
been to take any arbitrary criterion in order to break ties between distances, which results in different hierarchical classifications
depending on the criterion followed. In this article we propose a variable-group algorithm that consists in grouping more
than two clusters at the same time when ties occur. We give a tree representation for the results of the algorithm, which
we call a multidendrogram, as well as a generalization of the Lance andWilliams’ formula which enables the implementation of the algorithm in a recursive
way.
The authors thank A. Arenas for discussion and helpful comments. This work was partially supported by DGES of the Spanish
Government Project No. FIS2006–13321–C02–02 and by a grant of Universitat Rovira i Virgili. 相似文献
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