Análise de Agrupamento (k-means)

Mostra clusters de medidas associadas a uma dimensão usando algoritmo estatístico.

Agrupamento (k-means) agrupa pontos de dados agregados por semelhanças de duas medidas em uma dimensão usando um algoritmo k-means de aprendizado de máquina.

Criando análise de agrupamento (k-means)

Faça o seguinte:

1. Em Ativos, clique em Análise.

2. Arraste e solte Agrupamento (k-means) na pasta.

3. Clique em Adicionar dimensão e selecione uma dimensão.

4. Clique em Adicionar medida e selecione uma medida.

5. Clique em Adicionar medida e selecione uma segunda medida.

6. Idealmente, para personalizar os agrupamentos, faça o seguinte:

   1. No painel de propriedades, em Propriedades de análise, altere Agrupamentos de Automático para Personalizado.

   2. Após Número de agrupamentos, ajuste o controle deslizante para definir os agrupamentos.

   3. Após Algoritmo de normalização, selecione o algoritmo a ser usado. Os seguintes estão disponíveis:

      • z-ponto: a normalização de z-ponto normaliza os dados com base na média e no desvio padrão do recurso. Z-ponto não garante que cada recurso tenha a mesma escala, mas é uma abordagem melhor que mín-máx ao se lidar com discrepâncias.

      • mín-máx: a normalização mín-máx garante que os recursos tenham a mesma escala, usando os valores mínimo e máximo de cada um e recalculando cada ponto de dados.

      • nenhum: nenhuma normalização.

7. Opcionalmente, para adicionar um período de análise, faça o seguinte:

   1. No painel de propriedades, em Propriedades de análise, ative Período de análise.

   2. Em Período do calendário, selecione o período do calendário a ser usado.

   3. Em Período, selecione um período específico a ser usado.

   Nota informativaOs períodos de análise requerem períodos de calendário no modelo lógico. Para obter mais informações, consulte Definindo períodos de análise com períodos de calendário.

8. Opcionalmente, no painel de propriedades, em Aparência, ajuste a aparência da análise.