# 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.

Анализ Кластеризация (метод k-средних)

Анализ Кластеризация (метод k-средних)

Анализ Кластеризация (метод k-средних)Кластеризация (метод k-средних) ![Анализ «Кластеризация (метод k-средних)» показывает, что для City точки данных сгруппированы по средним затратам на продажу и средней валовой прибыли.](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_analysis-clustering-kmeans.png)

## Создание анализа «Кластеризация (метод k-средних)»

Выполните следующие действия.

1. В разделе Ресурсы нажмите Анализ.

2. Перетащите анализ Кластеризация (метод k-средних) на лист.

3. Щелкните команду Добавить измерение и выберите измерение.

4. Нажмите Добавить меру и выберите меру.

5. Нажмите Добавить меру и выберите вторую меру.

6. Для оптимальной настройки кластеров выполните следующие действия.

   1. На панели свойств выберите Свойства анализа, затем измените значение параметра Кластеры с Авто на Пользовательские.

   2. В разделе Количество кластеров отрегулируйте ползунок для настройки кластеров.

   3. 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.

7. Если требуется добавить период анализа, выполните следующие действия.

   1. На панели свойств в разделе Свойства анализа включите параметр Период анализа.

   2. В разделе Календарный период выберите необходимый календарный период.

   3. 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 в Инструмент «Наблюдения»](https://help.qlik.com/ru-RU/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/BusinessLogic/business-logic-calendar.htm).

8. По желанию на панели свойств в разделе Вид настройте внешний вид анализа.