Анализ Кластеризация (метод k-средних)
Показывает кластеры мер, связанных с измерением, с помощью статистического алгоритма.
Анализ Кластеризация (метод k-средних) объединяет в кластеры точки данных, агрегированные на основе сходства двух мер по измерению с использованием алгоритма машинного обучения на основе метода k-средних.
Создание анализа «Кластеризация (метод k-средних)»
Выполните следующие действия.
-
В разделе Ресурсы нажмите Анализ.
-
Перетащите анализ Кластеризация (метод k-средних) на лист.
-
Щелкните команду Добавить измерение и выберите измерение.
-
Нажмите Добавить меру и выберите меру.
-
Нажмите Добавить меру и выберите вторую меру.
-
Для оптимальной настройки кластеров выполните следующие действия.
-
На панели свойств выберите Свойства анализа, затем измените значение параметра Кластеры с Авто на Пользовательские.
-
В разделе Количество кластеров отрегулируйте ползунок для настройки кластеров.
-
В разделе Алгоритм нормализации выберите нужный алгоритм. Доступны следующие варианты.
-
zscore: Z-оценка нормализует данные на основе среднего и стандартного отклонения признака. Z-оценка не гарантирует, что у каждого признака будет одинаковый масштаб, но при выбросах этот подход лучше, чем мин./макс.
-
minmax: нормализация методом «Мин-макс» гарантирует, что признаки будут иметь одинаковый масштаб; для этого берутся минимальное и максимальное значения каждого признака и каждая точка данных вычисляется заново.
-
нет: нормализация не выполняется.
-
-
-
Если требуется добавить период анализа, выполните следующие действия.
-
На панели свойств в разделе Свойства анализа включите параметр Период анализа.
-
В разделе Календарный период выберите необходимый календарный период.
-
В разделе Период выберите конкретный период для использования.
Примечание к информацииАнализ периодов требует наличия календарных периодов в логической модели. Для получения дополнительной информации см. раздел Определение периодов анализа с помощью календарных периодов. -
-
По желанию на панели свойств в разделе Вид настройте внешний вид анализа.