~ubuntu-branches/ubuntu/utopic/libhac-java/utopic

/*

 * This file is licensed to You under the "Simplified BSD License".

 * You may not use this software except in compliance with the License. 

 * You may obtain a copy of the License at

 *

 * http://www.opensource.org/licenses/bsd-license.php

 * 

 * See the COPYRIGHT file distributed with this work for information

 * regarding copyright ownership.

 */

package ch.usi.inf.sape.hac.agglomeration;

 

 

/**

 * The "average", "group average", "unweighted average", or 

 * "Unweighted Pair Group Method using Arithmetic averages (UPGMA)",

 * is a graph-based approach.

 * 

 * The distance between two clusters is calculated as the average 

 * of the distances between all pairs of objects in opposite clusters.

 * This method tends to produce small clusters of outliers,

 * but does not deform the cluster space.

 * [The data analysis handbook. By Ildiko E. Frank, Roberto Todeschini]

 * 

 * The general form of the Lance-Williams matrix-update formula:

 * d[(i,j),k] = ai*d[i,k] + aj*d[j,k] + b*d[i,j] + g*|d[i,k]-d[j,k]|

 *

 * For the "group average" method:

 * ai = ci/(ci+cj)

 * aj = cj/(ci+cj)

 * b  = 0

 * g  = 0

 * 

 * Thus:

 * d[(i,j),k] = ci/(ci+cj)*d[i,k] + cj/(ci+cj)*d[j,k]

 *            = ( ci*d[i,k] + cj*d[j,k] ) / (ci+cj)

 * 

 * @author Matthias.Hauswirth@usi.ch

 */

public final class AverageLinkage implements AgglomerationMethod {

 

    public double computeDissimilarity(final double dik, final double djk, final double dij, final int ci, final int cj, final int ck) {

        return (ci*dik+cj*djk)/(ci+cj);

    }

 

    public String toString() {

        return "Average";

    }

 

}