# KMeans2D - função de gráfico
O KMeans2D() 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, respectivamente. Ambas são agregações. O número de agrupamentos criados é determinado pelo parâmetro num\_clusters. Os dados podem ser normalizados opcionalmente pelo parâmetro norm.
KMeans2D 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:
KMeans2D(num\_clusters, coordinate\_1, coordinate\_2 [, norm])
Tipo de dados de retorno: dual
Argumentos:
Argumentos
| Argumento | Descrição |
| --- | --- |
| num\_clusters | Inteiro que especifica o número de agrupamentos. |
| coordinate\_1 | A agregação que calcula a primeira coordenada, geralmente o eixo X do gráfico de dispersão que pode ser criado a partir do gráfico. O parâmetro adicional, coordinate\_2, calcula a segunda coordenada. |
| norm | O método de normalização opcional aplicado a conjuntos de dados antes do agrupamento KMeans.
Valores possíveis:
0 ou "none" para nenhuma normalização
1 ou "zscore" para normalização z-ponto
2 ou "minmax" para normalização mín-máx
Se nenhum parâmetro for fornecido ou se o parâmetro fornecido estiver incorreto, nenhuma normalização será aplicada.
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.
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. |
[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeans2D.htm)
#### Exemplo: Expressão de gráfico
Neste exemplo, criamos um gráfico de dispersão usando o conjunto de dados Iris e, em seguida, usamos KMeans para colorir os dados por expressão.
Também criamos uma variável para o argumento num\_clusters e, em seguida, usamos uma caixa de entrada de variável para alterar o número de agrupamentos.
O conjunto de dados Iris está disponível publicamente em uma variedade de formatos. Fornecemos os dados como uma tabela inline para carregar usando o editor de carregamento de dados no Qlik Sense. Observe que adicionamos uma coluna Id à tabela de dados para este exemplo.
[Conjunto de dados Iris: Carregamento inline para o editor de carregamento de dados no Qlik Sense](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeans2D.htm#IrisData)
Depois de carregar os dados no Qlik Sense, faremos o seguinte:
1. Arraste um Gráfico de dispersão até uma nova pasta. Especifique o nome Petal (expressão de cor) para o gráfico.
2. Crie uma variável para especificar o número de agrupamentos. Para a variável Nome, insira KmeansPetalClusters. Para a variável Definição, insira =2.
3. Configure Dados para o gráfico:
1. Em Dimensões, escolha id para o campo de Bolha. Insira ID do Agrupamento para o Rótulo.
2. Em Medidas, escolha Sum([petal.length]) para a expressão do Eixo X.
3. Em Medidas, escolha Sum([petal.width]) para a expressão do Eixo Y.
Configurações de dados para o gráfico Petal (expressão de cor)
Configurações de dados para o gráfico Petal (expressão de cor)
Configurações de dados para o gráfico Petal (expressão de cor)Petal (expressão de cor)
Os pontos de dados são plotados no gráfico.
Pontos de dados no gráfico Petal (expressão de cor)
Pontos de dados no gráfico Petal (expressão de cor)
Pontos de dados no gráfico Petal (expressão de cor)Petal (expressão de cor)
4. Configure a Aparência do gráfico:
1. Em Cores e legendas, escolha Personalizado para Cores.
2. Escolha colorir o gráfico Por expressão.
3. Insira o seguinte para Expressão: kmeans2d($(KmeansPetalClusters), Sum([petal.length]), Sum([petal.width]))
Observe que KmeansPetalClusters é a variável que definimos como 2.
Como alternativa, insira o seguinte: kmeans2d(2, Sum([petal.length]), Sum([petal.width]))
4. Desmarque a caixa de seleção para A expressão é um código de cor.
5. Insira o seguinte para Rótulo: ID do agrupamento
Configurações de aparência para o gráfico Petal (expressão de cor)
Configurações de aparência para o gráfico Petal (expressão de cor)
Configurações de aparência para o gráfico Petal (expressão de cor)Petal (expressão de cor)
Os dois agrupamentos no gráfico são coloridos pela expressão KMeans.
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)Petal (expressão de cor)
5. Adicione uma caixa de Entrada variável para o número de agrupamentos.
1. Em Objetos personalizados no painel Ativos, escolha Pacote Dashboard da Qlik. Se não tivéssemos acesso ao pacote dashboard, ainda poderíamos alterar o número de agrupamentos usando a variável que criamos ou diretamente como um inteiro na expressão.
2. Arraste uma caixa de Entrada variável até a pasta.
3. Em Aparência, clique em Geral.
4. Insira o seguinte para Título: Agrupamentos
5. Clique em Variável.
6. Escolha a seguinte variável para Nome: KmeansPetalClusters.
7. Escolha Controle Deslizante para Mostrar como.
8. Escolha Valores e defina as configurações conforme necessário,
Aparência da caixa de entrada da variável Agrupamentos
Aparência da caixa de entrada da variável Agrupamentos
Aparência da caixa de entrada da variável AgrupamentosAgrupamentos 
Quando terminamos de editar, podemos alterar o número de agrupamentos usando o controle deslizante na caixa de entrada variável Agrupamentos.
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)
Agrupamentos coloridos por expressão no gráfico Petal (expressão de cor)Petal (expressão de cor) 
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.
O método de diferença de profundidade KMeans determina o número ideal de agrupamentos quando (k) está definido como 0
O método de diferença de profundidade KMeans determina o número ideal de agrupamentos quando (k) está definido como 0
O método de diferença de profundidade KMeans determina o número ideal de agrupamentos quando (k) está definido como 0 
#### Conjunto de dados Iris: Carregamento inline para o editor de carregamento de dados no Qlik Sense
```
IrisData:
Load * Inline [
sepal.length, sepal.width, petal.length, petal.width, variety, id
5.1, 3.5, 1.4, 0.2, Setosa, 1
4.9, 3, 1.4, 0.2, Setosa, 2
4.7, 3.2, 1.3, 0.2, Setosa, 3
4.6, 3.1, 1.5, 0.2, Setosa, 4
5, 3.6, 1.4, 0.2, Setosa, 5
5.4, 3.9, 1.7, 0.4, Setosa, 6
4.6, 3.4, 1.4, 0.3, Setosa, 7
5, 3.4, 1.5, 0.2, Setosa, 8
4.4, 2.9, 1.4, 0.2, Setosa, 9
4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Setosa, 10
5.4, 3.7, 1.5, 0.2, Setosa, 11
4.8, 3.4, 1.6, 0.2, Setosa, 12
4.8, 3, 1.4, 0.1, Setosa, 13
4.3, 3, 1.1, 0.1, Setosa, 14
5.8, 4, 1.2, 0.2, Setosa, 15
5.7, 4.4, 1.5, 0.4, Setosa, 16
5.4, 3.9, 1.3, 0.4, Setosa, 17
5.1, 3.5, 1.4, 0.3, Setosa, 18
5.7, 3.8, 1.7, 0.3, Setosa, 19
5.1, 3.8, 1.5, 0.3, Setosa, 20
5.4, 3.4, 1.7, 0.2, Setosa, 21
5.1, 3.7, 1.5, 0.4, Setosa, 22
4.6, 3.6, 1, 0.2, Setosa, 23
5.1, 3.3, 1.7, 0.5, Setosa, 24
4.8, 3.4, 1.9, 0.2, Setosa, 25
5, 3, 1.6, 0.2, Setosa, 26
5, 3.4, 1.6, 0.4, Setosa, 27
5.2, 3.5, 1.5, 0.2, Setosa, 28
5.2, 3.4, 1.4, 0.2, Setosa, 29
4.7, 3.2, 1.6, 0.2, Setosa, 30
4.8, 3.1, 1.6, 0.2, Setosa, 31
5.4, 3.4, 1.5, 0.4, Setosa, 32
5.2, 4.1, 1.5, 0.1, Setosa, 33
5.5, 4.2, 1.4, 0.2, Setosa, 34
4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Setosa, 35
5, 3.2, 1.2, 0.2, Setosa, 36
5.5, 3.5, 1.3, 0.2, Setosa, 37
4.9, 3.1, 1.5, 0.1, Setosa, 38
4.4, 3, 1.3, 0.2, Setosa, 39
5.1, 3.4, 1.5, 0.2, Setosa, 40
5, 3.5, 1.3, 0.3, Setosa, 41
4.5, 2.3, 1.3, 0.3, Setosa, 42
4.4, 3.2, 1.3, 0.2, Setosa, 43
5, 3.5, 1.6, 0.6, Setosa, 44
5.1, 3.8, 1.9, 0.4, Setosa, 45
4.8, 3, 1.4, 0.3, Setosa, 46
5.1, 3.8, 1.6, 0.2, Setosa, 47
4.6, 3.2, 1.4, 0.2, Setosa, 48
5.3, 3.7, 1.5, 0.2, Setosa, 49
5, 3.3, 1.4, 0.2, Setosa, 50
7, 3.2, 4.7, 1.4, Versicolor, 51
6.4, 3.2, 4.5, 1.5, Versicolor, 52
6.9, 3.1, 4.9, 1.5, Versicolor, 53
5.5, 2.3, 4, 1.3, Versicolor, 54
6.5, 2.8, 4.6, 1.5, Versicolor, 55
5.7, 2.8, 4.5, 1.3, Versicolor, 56
6.3, 3.3, 4.7, 1.6, Versicolor, 57
4.9, 2.4, 3.3, 1, Versicolor, 58
6.6, 2.9, 4.6, 1.3, Versicolor, 59
5.2, 2.7, 3.9, 1.4, Versicolor, 60
5, 2, 3.5, 1, Versicolor, 61
5.9, 3, 4.2, 1.5, Versicolor, 62
6, 2.2, 4, 1, Versicolor, 63
6.1, 2.9, 4.7, 1.4, Versicolor, 64
5.6, 2.9, 3.6, 1.3, Versicolor, 65
6.7, 3.1, 4.4, 1.4, Versicolor, 66
5.6, 3, 4.5, 1.5, Versicolor, 67
5.8, 2.7, 4.1, 1, Versicolor, 68
6.2, 2.2, 4.5, 1.5, Versicolor, 69
5.6, 2.5, 3.9, 1.1, Versicolor, 70
5.9, 3.2, 4.8, 1.8, Versicolor, 71
6.1, 2.8, 4, 1.3, Versicolor, 72
6.3, 2.5, 4.9, 1.5, Versicolor, 73
6.1, 2.8, 4.7, 1.2, Versicolor, 74
6.4, 2.9, 4.3, 1.3, Versicolor, 75
6.6, 3, 4.4, 1.4, Versicolor, 76
6.8, 2.8, 4.8, 1.4, Versicolor, 77
6.7, 3, 5, 1.7, Versicolor, 78
6, 2.9, 4.5, 1.5, Versicolor, 79
5.7, 2.6, 3.5, 1, Versicolor, 80
5.5, 2.4, 3.8, 1.1, Versicolor, 81
5.5, 2.4, 3.7, 1, Versicolor, 82
5.8, 2.7, 3.9, 1.2, Versicolor, 83
6, 2.7, 5.1, 1.6, Versicolor, 84
5.4, 3, 4.5, 1.5, Versicolor, 85
6, 3.4, 4.5, 1.6, Versicolor, 86
6.7, 3.1, 4.7, 1.5, Versicolor, 87
6.3, 2.3, 4.4, 1.3, Versicolor, 88
5.6, 3, 4.1, 1.3, Versicolor, 89
5.5, 2.5, 4, 1.3, Versicolor, 90
5.5, 2.6, 4.4, 1.2, Versicolor, 91
6.1, 3, 4.6, 1.4, Versicolor, 92
5.8, 2.6, 4, 1.2, Versicolor, 93
5, 2.3, 3.3, 1, Versicolor, 94
5.6, 2.7, 4.2, 1.3, Versicolor, 95
5.7, 3, 4.2, 1.2, Versicolor, 96
5.7, 2.9, 4.2, 1.3, Versicolor, 97
6.2, 2.9, 4.3, 1.3, Versicolor, 98
5.1, 2.5, 3, 1.1, Versicolor, 99
5.7, 2.8, 4.1, 1.3, Versicolor, 100
6.3, 3.3, 6, 2.5, Virginica, 101
5.8, 2.7, 5.1, 1.9, Virginica, 102
7.1, 3, 5.9, 2.1, Virginica, 103
6.3, 2.9, 5.6, 1.8, Virginica, 104
6.5, 3, 5.8, 2.2, Virginica, 105
7.6, 3, 6.6, 2.1, Virginica, 106
4.9, 2.5, 4.5, 1.7, Virginica, 107
7.3, 2.9, 6.3, 1.8, Virginica, 108
6.7, 2.5, 5.8, 1.8, Virginica, 109
7.2, 3.6, 6.1, 2.5, Virginica, 110
6.5, 3.2, 5.1, 2, Virginica, 111
6.4, 2.7, 5.3, 1.9, Virginica, 112
6.8, 3, 5.5, 2.1, Virginica, 113
5.7, 2.5, 5, 2, Virginica, 114
5.8, 2.8, 5.1, 2.4, Virginica, 115
6.4, 3.2, 5.3, 2.3, Virginica, 116
6.5, 3, 5.5, 1.8, Virginica, 117
7.7, 3.8, 6.7, 2.2, Virginica, 118
7.7, 2.6, 6.9, 2.3, Virginica, 119
6, 2.2, 5, 1.5, Virginica, 120
6.9, 3.2, 5.7, 2.3, Virginica, 121
5.6, 2.8, 4.9, 2, Virginica, 122
7.7, 2.8, 6.7, 2, Virginica, 123
6.3, 2.7, 4.9, 1.8, Virginica, 124
6.7, 3.3, 5.7, 2.1, Virginica, 125
7.2, 3.2, 6, 1.8, Virginica, 126
6.2, 2.8, 4.8, 1.8, Virginica, 127
6.1, 3, 4.9, 1.8, Virginica, 128
6.4, 2.8, 5.6, 2.1, Virginica, 129
7.2, 3, 5.8, 1.6, Virginica, 130
7.4, 2.8, 6.1, 1.9, Virginica, 131
7.9, 3.8, 6.4, 2, Virginica, 132
6.4, 2.8, 5.6, 2.2, Virginica, 133
6.3, 2.8, 5.1, 1.5, Virginica, 134
6.1, 2.6, 5.6, 1.4, Virginica, 135
7.7, 3, 6.1, 2.3, Virginica, 136
6.3, 3.4, 5.6, 2.4, Virginica, 137
6.4, 3.1, 5.5, 1.8, Virginica, 138
6, 3, 4.8, 1.8, Virginica, 139
6.9, 3.1, 5.4, 2.1, Virginica, 140
6.7, 3.1, 5.6, 2.4, Virginica, 141
6.9, 3.1, 5.1, 2.3, Virginica, 142
5.8, 2.7, 5.1, 1.9, Virginica, 143
6.8, 3.2, 5.9, 2.3, Virginica, 144
6.7, 3.3, 5.7, 2.5, Virginica, 145
6.7, 3, 5.2, 2.3, Virginica, 146
6.3, 2.5, 5, 1.9, Virginica, 147
6.5, 3, 5.2, 2, Virginica, 148
6.2, 3.4, 5.4, 2.3, Virginica, 149
5.9, 3, 5.1, 1.8, Virginica, 150
];
```