Using the matrix_science::ms_treecluster class.
/* ############################################################################## # file: tools_treecluster.cs # # 'msparser' toolkit example code # ############################################################################## # COPYRIGHT NOTICE # # Copyright 1998-2015 Matrix Science Limited All Rights Reserved. # # # ############################################################################## # $Source: parser/examples/test_csharp/tools_treecluster.cs $ # # $Author: villek@matrixscience.com $ # # $Date: 2018-07-30 16:23:53 +0100 $ # # $Revision: 1b450440f9c97e1e41d0fc6016a27d68951d4532 | MSPARSER_REL_2_8_1-0-gea32989045 $ # # $NoKeywords:: $ # ############################################################################## */ using System; using matrix_science.msparser; namespace MsParserExamples { public class tools_treecluster { public static void Main(string[] argv) { int rows = 11; int cols = 5; ms_treecluster tc = new ms_treecluster(rows, cols); var data = new vectord(); var mask = new vectori(); data.Add(1.623866862); data.Add(-0.052894948); data.Add(1.182692298); data.Add(2.298658316); data.Add(1.13422094); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(0 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.156396617); data.Add(0.0000000000); data.Add(0.521050737); data.Add(1.544979883); data.Add(0.65718266); mask.Add(1); mask.Add(0); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(1 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.523561956); data.Add(-0.017417053); data.Add(1.168000125); data.Add(2.459693903); data.Add(1.308011315); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(2 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.55875743); data.Add(-0.241270432); data.Add(0.440420721); data.Add(2.427337989); data.Add(1.043344505); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(3 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.449957484); data.Add(-0.169744676); data.Add(0.867896464); data.Add(2.418999465); data.Add(1.171206827); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(4 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.171206827); data.Add(0.0000000000); data.Add(0.854394678); data.Add(2.075532631); data.Add(0.950095094); mask.Add(1); mask.Add(0); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(5 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.361768359); data.Add(-0.120294234); data.Add(0.992043276); data.Add(2.238786860); data.Add(1.090175950); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(6 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.781149852); data.Add(0.0028825090); data.Add(1.079975377); data.Add(2.464929601); data.Add(1.301002256); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(7 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(-1.227692025);data.Add(-3.522840789); data.Add(-2.434402824);data.Add(-0.873027144);data.Add(-1.977099598); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(8 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.272023189); data.Add(-0.535331733); data.Add(0.608809243); data.Add(2.004681156); data.Add(0.826192536); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); tc.setRow(9 , data, mask); data.Clear(); mask.Clear(); data.Add(1.069014678); data.Add(-0.623709617); data.Add(0.412510571); data.Add(1.82822536); data.Add(0.650764559); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); mask.Add(1); var weights = new vectord(); var left = new vectori(); var right = new vectori(); var distance = new vectord(); if (!tc.cluster(ms_treecluster.TREE_CLUSTER_DISTANCE.TCD_EUCLIDEAN, ms_mascotresults.TREE_CLUSTER_METHOD.TCM_PAIRWISE_AVERAGE, weights, left, right, distance)) { Console.WriteLine("Failed"); } else { Console.WriteLine("Node\tleft\tright\tdistance\t"); for (int i = 0; i < left.Count; i++) { int _node = -1 - i; Console.WriteLine("{0}\t{1}\t{2}\t{3}", _node, left[i], right[i], distance[i]); } } } } } /* tools_treecluster.exe Will give the following output: Node left right distance -1 6 4 0.0129355369880599 -2 2 0 0.0135342339743674 -3 7 -2 0.0168450469179865 -4 5 9 0.0227119800299183 -5 -1 -3 0.0358259860933716 -6 -4 1 0.0924477619793738 -7 3 -5 0.098592161220467 -8 -6 -7 0.201808959296598 -9 10 -8 1.88084728645169 -10 8 -9 9.01668349698743 */
Copyright © 2022 Matrix Science Ltd. All Rights Reserved. Generated on Thu Mar 31 2022 01:12:29 |