###############################################################################################################
### domaci ukol - shluková analýza.


# Samostatny ukol 1: shluková analýza:
# Provedte shlukovou analyzu na datovem souboru "ryby.csv":

ryby<-read.table('ryby.csv', sep=";", header=TRUE, dec=".",row.names=1)
dim(ryby)
head(ryby)

summary(ryby)

# 1) Zvolte vhodnou miru asociace mezi objekty, spocitejte asociacni matici.
# 2) Vyzkousejte algoritmus nejblizsiho a nejvzdalenejsiho souseda. Vykreslete dendrogramy. 
#    Ktera metoda dava nejlepsi vysledek? 
# 3) Rozdelte lokality do 4 shluku na zaklade metody nejvzdalenejsiho souseda. Uvedte pocet lokalit v jednotlivych shlucich.


#--------------------------------------------------------------------------------
# Samostatny ukol 2: validace shlukove analyzy:
# 4) Který argoritmus je lepší (algritmus nejblizsiho a nejvzdalenejsiho souseda) pro shlukovou analyzu provedenou na datovem souboru ryby.


#--------------------------------------------------------------------------------
# Samostatny ukol 3: Otimalni pocet shluku
# 5) Zjiste optimalni pocet shluku pro datovy soubor ryby pro algoritmus nejvzdalenejsiho souseda pomoci metody siluety.


#--------------------------------------------------------------------------------
# Samostatny ukol 4 
# 6) Zjiste optimalni pocet shluku pro datovy soubor ryby, pro algoritmus nejvzdalenejsiho souseda pomoci Mantelova testu.
# 7) Porovnejte rozdeleni dat podle Mantelova testu a indexu siluety.  
