# Clustering-Dendrogramm in R

# Gegebene Punkte
daten <- c(-11, -10, -9, -1, 0, 1, 9, 10, 11)

# Umwandlung in eine Matrix (benötigt für dist-Funktion)
daten_matrix <- matrix(daten, ncol = 1)

# Berechnung der euklidischen Distanz
distanz <- dist(daten_matrix, method = "euclidean")

# Hierarchisches Clustering mit der Ward-Methode
clustering <- hclust(distanz, method = "ward.D2")

# Zeichnen des Dendrogramms
plot(clustering, main = "Dendrogramm Clustering", xlab = "Punkte", 
     sub = "Methode: Ward", ylab = "Distanz")