Análisis de Agrupación en clústeres (k-means)
Muestra agrupaciones de medidas asociadas con una dimensión utilizando un algoritmo estadístico.
Clústeres (k-means) agrupa puntos de datos agregados por similitudes de dos medidas en una dimensión utilizando un algoritmo de aprendizaje automático k-means.
Crear análisis de agrupación en clústeres (k-means)
Haga lo siguiente:
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En: Activos, haga clic en Análisis.
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Arrastre y suelte Agrupación en clústeres (k-means) en la hoja.
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Haga clic en Añadir dimensión y seleccione una dimensión.
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Haga clic en Añadir medida y seleccione una medida.
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Haga clic en Añadir medida y seleccione una segunda medida.
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Lo ideal para personalizar los clústeres o agrupaciones es hacer lo siguiente:
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En el panel de propiedades, en Propiedades de análisis, cambie Clústeres de Automático a Personalizado.
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En el Número de agrupaciones, ajuste el deslizador para establecer los clústeres o agrupamientos.
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Tras el Algoritmo de normalización, seleccione el algoritmo que desee utilizar. Están disponibles los siguientes:
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zscore: la normalización de la puntuación Z normaliza los datos basándose en la media y la desviación estándar de las características. Z-score no asegura que cada característica tenga la misma escala, pero es un enfoque mejor que min-max cuando se trata de valores atípicos.
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minmáx: la normalización mín-máx garantiza que las características tengan la misma escala tomando los valores mínimo y máximo de cada una y recalculando cada punto de datos.
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Ninguno: no hay normalización.
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Opcionalmente, para añadir un periodo de análisis, haga lo siguiente:
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En el panel de propiedades, en Propiedades de análisis, active Periodo de análisis.
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En Periodo de calendario, seleccione el periodo de calendario que desee usar.
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En Periodo, seleccione un periodo específico que usar.
Nota informativaLos periodos de análisis requieren periodos de calendario en el modelo lógico. Para más información, vea Definir períodos de análisis con períodos de calendario. -
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Opcionalmente, en el panel de propiedades, en Aspecto, ajuste la apariencia del análisis.