FreeStatistics.org

Free Statistics

of Irreproducible Research!

Description of Statistical Computation

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_hierarchicalclustering.wasp
Title produced by softwareHierarchical Clustering
Date of computationWed, 12 Nov 2008 03:51:25 -0700
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2008/Nov/12/t1226487244wgxqykqfiwfqad5.htm/, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:31:30 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103, Retrieved Sun, 19 May 2024 11:31:30 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact202

Tree of Dependent Computations

Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
F       [Hierarchical Clustering] [Various EDA topic...] [2008-11-12 10:51:25] [ff1f39dba9ec26bf89aa666d9dcb6cc1] [Current]
Feedback Forum
2008-11-14 15:54:34 [Annemiek Hoofman] [reply] 
Het is ook haast onmogelijk om een patroon te vinden.
2008-11-24 17:35:55 [5faab2fc6fb120339944528a32d48a04] [reply] 
Door een dendogram te maken kunnen we clustergroepen opsplitsen. Eerst worden de gegevens opgesplitst in 2 groepen. Daarna worden deze 2 telkens opnieuw verder onderverdeeld. Je kan aan de getallen onderaan de dendogram afleiden welke data bij elkaar horen en die dus waarschijnlijk in dezelfde omstandigheden voorvallen. Hierbij is het inderdaad zeer moeilijk om een patroon te herkennen.
2008-11-24 20:35:17 [Kevin Vermeiren] [reply] 
De berekening van het dendogram is goed verlopen echter de bespreking ontbreekt. De hoogte van de lijnen heeft geen relevantie. Het dendogram wordt gebruikt om te kijken of we kunnen spreken over enige overeenkomsten tussen groepen. De werking van het dendogram gaat als volgt: allereerst worden de tijdreeksen opgesplitst in 2 delen met gelijkaardige periodes. De lage volgnummers zouden bijvoorbeeld kunnen behoren tot de eerste cluster en de hogere tot de volgende of nog een ander voorbeeld: de eerste maanden in de eerste cluster, de andere maanden in de 2de cluster. Hierna worden de clusters steeds verder opgedeeld tot we uiteindelijk uitkomen in een situatie waarbij elke cluster slechts 1 element bevat.

Post a new message

Dataset

Dataseries X:
Download CSV
Histogram
Boxplots 
90,7	78,4	97,8	75,4	98,4
94,3	114,6	107,4	105,5	107,4
104,6	113,3	117,5	112,3	117,7
111,1	117,0	105,6	102,5	105,7
110,8	99,6	97,4	93,5	97,5
107,2	99,4	99,5	86,7	99,9
99,0	101,9	98,0	95,2	98,2
99,0	115,2	104,3	103,8	104,5
91,0	108,5	100,6	97,0	100,8
96,2	113,8	101,1	95,5	101,5
96,9	121,0	103,9	101,0	103,9
96,2	92,2	96,9	67,5	99,6
100,1	90,2	95,5	64,0	98,4
99,0	101,5	108,4	106,7	112,7
115,4	126,6	117,0	100,6	118,4
106,9	93,9	103,8	101,2	108,1
107,1	89,8	100,8	93,1	105,4
99,3	93,4	110,6	84,2	114,6
99,2	101,5	104,0	85,8	106,9
108,3	110,4	112,6	91,8	115,9
105,6	105,9	107,3	92,4	109,8
99,5	108,4	98,9	80,3	101,8
107,4	113,9	109,8	79,7	114,2
93,1	86,1	104,9	62,5	110,8
88,1	69,4	102,2	57,1	108,4
110,7	101,2	123,9	100,8	127,5
113,1	100,5	124,9	100,7	128,6
99,6	98,0	112,7	86,2	116,6
93,6	106,6	121,9	83,2	127,4
98,6	90,1	100,6	71,7	105,0
99,6	96,9	104,3	77,5	108,3
114,3	125,9	120,4	89,8	125,0
107,8	112,0	107,5	80,3	111,6
101,2	100,0	102,9	78,7	106,5
112,5	123,9	125,6	93,8	130,3
100,5	79,8	107,5	57,6	115,0
93,9	83,4	108,8	60,6	116,1
116,2	113,6	128,4	91,0	134,0
112,0	112,9	121,1	85,3	126,5
106,4	104,0	119,5	77,4	125,8
95,7	109,9	128,7	77,3	136,4
96,0	99,0	108,7	68,3	114,9
95,8	106,3	105,5	69,9	110,9
103,0	128,9	119,8	81,7	125,5
102,2	111,1	111,3	75,1	116,8
98,4	102,9	110,6	69,9	116,8
111,4	130,0	120,1	84,0	125,5
86,6	87,0	97,5	54,3	104,2
91,3	87,5	107,7	60,0	115,1
107,9	117,6	127,3	89,9	132,8
101,8	103,4	117,2	77,0	123,3
104,4	110,8	119,8	85,3	124,8
93,4	112,6	116,2	77,6	122,0
100,1	102,5	111,0	69,2	117,4
98,5	112,4	112,4	75,5	117,9
112,9	135,6	130,6	85,7	137,4
101,4	105,1	109,1	72,2	114,6
107,1	127,7	118,8	79,9	124,7
110,8	137,0	123,9	85,3	129,6
90,3	91,0	101,6	52,2	109,4
95,5	90,5	112,8	61,2	120,9
111,4	122,4	128,0	82,4	134,9
113,0	123,3	129,6	85,4	136,3
107,5	124,3	125,8	78,2	133,2
95,9	120,0	119,5	70,2	127,2
106,3	118,1	115,7	70,2	122,7
105,2	119,0	113,6	69,3	120,5
117,2	142,7	129,7	77,5	137,8
106,9	123,6	112,0	66,1	119,1
108,2	129,6	116,8	69,0	124,3
113,0	151,6	127,0	79,2	134,4
97,2	110,4	112,1	56,2	121,1
99,9	99,2	114,2	63,3	122,2
108,1	130,5	121,1	77,8	127,7
118,1	136,2	131,6	92,0	137,4
109,1	129,7	125,0	78,1	132,2
93,3	128,0	120,4	65,1	129,2
112,1	121,6	117,7	71,1	124,9
111,8	135,8	117,5	70,9	124,8
112,5	143,8	120,6	72,0	128,2
116,3	147,5	127,5	81,9	134,4
110,3	136,2	112,3	70,6	118,6
117,1	156,6	124,5	72,5	132,6
103,4	123,3	115,2	65,1	123,2
96,2	100,4	105,4	61,1	112,3

Tables (Output of Computation)





Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 2 seconds \tabularnewline
R Server & 'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]2 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time2 seconds
R Server'Gwilym Jenkins' @ 72.249.127.135






Summary of Dendrogram
LabelHeight
12.01494416796098
22.91032644217104
33.47562943939656
44.02243707222376
54.1097445176069
64.23792402008343
74.33704968844028
84.80936586256441
95.11272921246568
105.76367938039583
115.77667724561446
125.80172388174411
135.9042357676502
145.93632883186233
156.32596452273507
166.35531273817427
176.58483105326174
186.6240853497338
197.33038838043221
207.46659226153405
217.62364742101837
227.69415362466853
238.1700673191841
248.25166649835049
258.33126641033642
268.4279338567296
278.7574701893959
288.8289297199604
299.23038460737146
309.65401470891774
319.78259143841507
329.9373034571759
339.94619109717237
3410.0362830165079
3510.0786903911173
3610.1543094299908
3710.4283269491282
3810.6948585778401
3911.2697310375211
4011.3454852310461
4111.3600176056202
4211.7695841107825
4312.6512991212240
4413.1196573819491
4513.5295371712062
4614.4581765115883
4714.6735532521485
4814.7194578827144
4914.8263279337805
5016.9705467748593
5117.6002840886163
5217.9161523497766
5317.9293801869594
5418.0234741579425
5518.601017964521
5619.3977587922622
5719.5090265603650
5821.8070091681304
5922.8024860408551
6023.0415549417313
6124.5576451045647
6226.6672453218299
6326.8016593661512
6427.5981667660092
6528.7973701555923
6628.8819610478539
6729.5026881466494
6830.0300816817981
6933.7339729565329
7035.5514545111563
7135.688246345763
7241.3180883969596
7346.1594833925993
7446.4774722287879
7557.3558504422063
7673.8360948661058
7789.8434245497332
7895.3632347290748
79106.106996063180
80145.085286431952
81149.375388087868
82200.019250511833
83311.065453490696
84713.513472249966

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of Dendrogram \tabularnewline
Label & Height \tabularnewline
1 & 2.01494416796098 \tabularnewline
2 & 2.91032644217104 \tabularnewline
3 & 3.47562943939656 \tabularnewline
4 & 4.02243707222376 \tabularnewline
5 & 4.1097445176069 \tabularnewline
6 & 4.23792402008343 \tabularnewline
7 & 4.33704968844028 \tabularnewline
8 & 4.80936586256441 \tabularnewline
9 & 5.11272921246568 \tabularnewline
10 & 5.76367938039583 \tabularnewline
11 & 5.77667724561446 \tabularnewline
12 & 5.80172388174411 \tabularnewline
13 & 5.9042357676502 \tabularnewline
14 & 5.93632883186233 \tabularnewline
15 & 6.32596452273507 \tabularnewline
16 & 6.35531273817427 \tabularnewline
17 & 6.58483105326174 \tabularnewline
18 & 6.6240853497338 \tabularnewline
19 & 7.33038838043221 \tabularnewline
20 & 7.46659226153405 \tabularnewline
21 & 7.62364742101837 \tabularnewline
22 & 7.69415362466853 \tabularnewline
23 & 8.1700673191841 \tabularnewline
24 & 8.25166649835049 \tabularnewline
25 & 8.33126641033642 \tabularnewline
26 & 8.4279338567296 \tabularnewline
27 & 8.7574701893959 \tabularnewline
28 & 8.8289297199604 \tabularnewline
29 & 9.23038460737146 \tabularnewline
30 & 9.65401470891774 \tabularnewline
31 & 9.78259143841507 \tabularnewline
32 & 9.9373034571759 \tabularnewline
33 & 9.94619109717237 \tabularnewline
34 & 10.0362830165079 \tabularnewline
35 & 10.0786903911173 \tabularnewline
36 & 10.1543094299908 \tabularnewline
37 & 10.4283269491282 \tabularnewline
38 & 10.6948585778401 \tabularnewline
39 & 11.2697310375211 \tabularnewline
40 & 11.3454852310461 \tabularnewline
41 & 11.3600176056202 \tabularnewline
42 & 11.7695841107825 \tabularnewline
43 & 12.6512991212240 \tabularnewline
44 & 13.1196573819491 \tabularnewline
45 & 13.5295371712062 \tabularnewline
46 & 14.4581765115883 \tabularnewline
47 & 14.6735532521485 \tabularnewline
48 & 14.7194578827144 \tabularnewline
49 & 14.8263279337805 \tabularnewline
50 & 16.9705467748593 \tabularnewline
51 & 17.6002840886163 \tabularnewline
52 & 17.9161523497766 \tabularnewline
53 & 17.9293801869594 \tabularnewline
54 & 18.0234741579425 \tabularnewline
55 & 18.601017964521 \tabularnewline
56 & 19.3977587922622 \tabularnewline
57 & 19.5090265603650 \tabularnewline
58 & 21.8070091681304 \tabularnewline
59 & 22.8024860408551 \tabularnewline
60 & 23.0415549417313 \tabularnewline
61 & 24.5576451045647 \tabularnewline
62 & 26.6672453218299 \tabularnewline
63 & 26.8016593661512 \tabularnewline
64 & 27.5981667660092 \tabularnewline
65 & 28.7973701555923 \tabularnewline
66 & 28.8819610478539 \tabularnewline
67 & 29.5026881466494 \tabularnewline
68 & 30.0300816817981 \tabularnewline
69 & 33.7339729565329 \tabularnewline
70 & 35.5514545111563 \tabularnewline
71 & 35.688246345763 \tabularnewline
72 & 41.3180883969596 \tabularnewline
73 & 46.1594833925993 \tabularnewline
74 & 46.4774722287879 \tabularnewline
75 & 57.3558504422063 \tabularnewline
76 & 73.8360948661058 \tabularnewline
77 & 89.8434245497332 \tabularnewline
78 & 95.3632347290748 \tabularnewline
79 & 106.106996063180 \tabularnewline
80 & 145.085286431952 \tabularnewline
81 & 149.375388087868 \tabularnewline
82 & 200.019250511833 \tabularnewline
83 & 311.065453490696 \tabularnewline
84 & 713.513472249966 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Summary of Dendrogram[/C][/ROW]
[ROW][C]Label[/C][C]Height[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]2.01494416796098[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]2.91032644217104[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]3.47562943939656[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]4.02243707222376[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]4.1097445176069[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]4.23792402008343[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]4.33704968844028[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]4.80936586256441[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]5.11272921246568[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]5.76367938039583[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]5.77667724561446[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]5.80172388174411[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]5.9042357676502[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]5.93632883186233[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]6.32596452273507[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]6.35531273817427[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]6.58483105326174[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]6.6240853497338[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]7.33038838043221[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]7.46659226153405[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]7.62364742101837[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]7.69415362466853[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]8.1700673191841[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]8.25166649835049[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]8.33126641033642[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]8.4279338567296[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]8.7574701893959[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]8.8289297199604[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]9.23038460737146[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]9.65401470891774[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]9.78259143841507[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]9.9373034571759[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]9.94619109717237[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]10.0362830165079[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]10.0786903911173[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]10.1543094299908[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]10.4283269491282[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]10.6948585778401[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]11.2697310375211[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]11.3454852310461[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]11.3600176056202[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]11.7695841107825[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]12.6512991212240[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]13.1196573819491[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]13.5295371712062[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]14.4581765115883[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]14.6735532521485[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]14.7194578827144[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]14.8263279337805[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]16.9705467748593[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]17.6002840886163[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]17.9161523497766[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]17.9293801869594[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]18.0234741579425[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]18.601017964521[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]19.3977587922622[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]19.5090265603650[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]21.8070091681304[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]22.8024860408551[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]23.0415549417313[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]24.5576451045647[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]26.6672453218299[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]26.8016593661512[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]27.5981667660092[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]28.7973701555923[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]28.8819610478539[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]29.5026881466494[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]30.0300816817981[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]33.7339729565329[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]35.5514545111563[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]35.688246345763[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]41.3180883969596[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]46.1594833925993[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]46.4774722287879[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]57.3558504422063[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]73.8360948661058[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]89.8434245497332[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]95.3632347290748[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]106.106996063180[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]145.085286431952[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]149.375388087868[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]200.019250511833[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]311.065453490696[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]713.513472249966[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=24103&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  
QR Code


The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of Dendrogram
LabelHeight
12.01494416796098
22.91032644217104
33.47562943939656
44.02243707222376
54.1097445176069
64.23792402008343
74.33704968844028
84.80936586256441
95.11272921246568
105.76367938039583
115.77667724561446
125.80172388174411
135.9042357676502
145.93632883186233
156.32596452273507
166.35531273817427
176.58483105326174
186.6240853497338
197.33038838043221
207.46659226153405
217.62364742101837
227.69415362466853
238.1700673191841
248.25166649835049
258.33126641033642
268.4279338567296
278.7574701893959
288.8289297199604
299.23038460737146
309.65401470891774
319.78259143841507
329.9373034571759
339.94619109717237
3410.0362830165079
3510.0786903911173
3610.1543094299908
3710.4283269491282
3810.6948585778401
3911.2697310375211
4011.3454852310461
4111.3600176056202
4211.7695841107825
4312.6512991212240
4413.1196573819491
4513.5295371712062
4614.4581765115883
4714.6735532521485
4814.7194578827144
4914.8263279337805
5016.9705467748593
5117.6002840886163
5217.9161523497766
5317.9293801869594
5418.0234741579425
5518.601017964521
5619.3977587922622
5719.5090265603650
5821.8070091681304
5922.8024860408551
6023.0415549417313
6124.5576451045647
6226.6672453218299
6326.8016593661512
6427.5981667660092
6528.7973701555923
6628.8819610478539
6729.5026881466494
6830.0300816817981
6933.7339729565329
7035.5514545111563
7135.688246345763
7241.3180883969596
7346.1594833925993
7446.4774722287879
7557.3558504422063
7673.8360948661058
7789.8434245497332
7895.3632347290748
79106.106996063180
80145.085286431952
81149.375388087868
82200.019250511833
83311.065453490696
84713.513472249966


Figures (Output of Computation)

Input Parameters & R Code

Parameters (Session):
par1 = ward ; par2 = ALL ; par3 = FALSE ; par4 = FALSE ;
Parameters (R input):
par1 = ward ; par2 = ALL ; par3 = FALSE ; par4 = FALSE ;
R code (references can be found in the software module):
par3 <- as.logical(par3)
par4 <- as.logical(par4)
if (par3 == 'TRUE'){
dum = xlab
xlab = ylab
ylab = dum
}
x <- t(y)
hc <- hclust(dist(x),method=par1)
d <- as.dendrogram(hc)
str(d)
mysub <- paste('Method: ',par1)
bitmap(file='test1.png')
if (par4 == 'TRUE'){
plot(d,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,horiz=par3, nodePar=list(pch = c(1,NA), cex=0.8, lab.cex = 0.8),type='t',center=T, sub=mysub)
} else {
plot(d,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,horiz=par3, nodePar=list(pch = c(1,NA), cex=0.8, lab.cex = 0.8), sub=mysub)
}
dev.off()
if (par2 != 'ALL'){
if (par3 == 'TRUE'){
ylab = 'cluster'
} else {
xlab = 'cluster'
}
par2 <- as.numeric(par2)
memb <- cutree(hc, k = par2)
cent <- NULL
for(k in 1:par2){
cent <- rbind(cent, colMeans(x[memb == k, , drop = FALSE]))
}
hc1 <- hclust(dist(cent),method=par1, members = table(memb))
de <- as.dendrogram(hc1)
bitmap(file='test2.png')
if (par4 == 'TRUE'){
plot(de,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,horiz=par3, nodePar=list(pch = c(1,NA), cex=0.8, lab.cex = 0.8),type='t',center=T, sub=mysub)
} else {
plot(de,main=main,ylab=ylab,xlab=xlab,horiz=par3, nodePar=list(pch = c(1,NA), cex=0.8, lab.cex = 0.8), sub=mysub)
}
dev.off()
str(de)
}
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Summary of Dendrogram',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Label',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Height',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
num <- length(x[,1])-1
for (i in 1:num)
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,hc$labels[i])
a<-table.element(a,hc$height[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
if (par2 != 'ALL'){
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Summary of Cut Dendrogram',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Label',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Height',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
num <- par2-1
for (i in 1:num)
{
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i)
a<-table.element(a,hc1$height[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
}