今天要來跟大家說說如何判斷資料裡的種類，並且用階層式分群法發現不同的組及子組，這次一次一樣會用到鳶尾花的資料集來向大家展示喔!(它真的是太好用惹~

觀察

在連接完File和Data Table後，可以打開看Data Table發現鳶尾花數據中，有Iris-setosa、Iris-virginica與Iris-versicolor三個子分類，若覺得字太暗，也可以經由顏色看出。

操作

接下來，我們將運用Distance(距離)這個組件，來構建出後續要接的階層架構圖。

補充說明
Distances的用意，在數據中每一朵花皆是一個個體，同種花的長與寬拿去比較，若是距離越接近，那麼也就越可能被電腦視為是同一種類，固然我們須用到Distances這項組件。

再者，將Distances與Hierarchical Clustering組件接上，點開看它以樹狀圖的方式，呈現出群組的結構以及距離。

可以從下面我幫大家標上的解釋，來了解旁邊的功能~

• Linkage : 在昨天我們有說明到兩個群聚之間的距離，共有幾種常用的群聚距離之定義，而這就是群聚距離的選擇。
• Annotation : 右方框起來的地方，就是註解處，我們可從這裡選擇要依照什麼下註解，目前我選擇的是iris。
• Pruning : 修剪。
• Selection : 選擇。
• Zoom : 調整右方白色區域，圖示的大小。
  

我們將其放大看，會發現到有一些數據，並未分配到正確的類別中，這時我們可以將他們選取起來，用Data Table觀察是哪一些數據。

也可以接上Scatter Plot視覺化這些數據，看看他們位於哪些位置，能更好理解為何混淆在一塊的原因了!

放在兩邊對照看，更方便點選觀察呦~

今日就到此拉~希望大家都能更熟悉這款系統軟體，而且越來越得心應手喔!

參考資料:
Orange