O KMeansND() avalia as linhas do gráfico por meio da aplicação do agrupamento de k-means e, para cada linha do gráfico, exibe o ID do agrupamento ao qual esse ponto de dados foi atribuído. As colunas que são usadas pelo algoritmo de agrupamento são determinadas pelos parâmetros coordinate_1 e coordinate_2, etc., até n colunas. Todas são agregações. O número de agrupamentos criados é determinado pelo parâmetro num_clusters.
KMeansND retorna um valor por ponto de dados. O valor retornado é duplo e é o valor inteiro correspondente ao agrupamento ao qual cada ponto de dados foi atribuído.
Sintaxe:
KMeansND(num_clusters, num_iter, coordinate_1, coordinate_2 [,coordinate_3 [, ...]])
Tipo de dados de retorno: dual
Argumentos:
| Argumento | Descrição |
|---|---|
| num_clusters | Inteiro que especifica o número de agrupamentos. |
| num_iter | O número de iterações de agrupamentos com centros de agrupamentos reinicializados. |
| coordinate_1 | A agregação que calcula a primeira coordenada, geralmente o eixo X (de um gráfico de dispersão que pode ser criado a partir do gráfico). Os parâmetros adicionais calculam a segunda, a terceira e a quarta coordenadas, etc. |
Agrupamento automático
Funções KMeans oferecem suporte para agrupamento automático usando um método chamado de diferença de profundidade (DeD). Quando um usuário define 0 para o número de agrupamentos, um número ideal de agrupamentos para esse conjunto de dados é determinado. Observe que, embora um número inteiro para o número de agrupamentos (k) não seja retornado explicitamente, ele é calculado dentro do algoritmo KMeans. Por exemplo, se 0 for especificado na função para o valor deKmeansPetalClusters ou definido por meio de uma caixa de entrada de variável, atribuições de agrupamentos serão calculadas automaticamente para o conjunto de dados com base em um número ideal de agrupamentos.
