Kümeleme (k-means) analizi

İstatistiksel algoritmayı kullanarak, bir boyutla ilişkili hesaplama kümelerini gösterin.

Kümeleme (k-means) analizi, makine öğrenmesi k-ortalama algoritması kullanarak bir boyut üzerindeki iki hesaplamadan benzerliklere göre toplanan veri noktalarını kümeler.

Kümeleme (k-means) analizi oluşturma

Aşağıdakileri yapın:

1. Varlıklar'da Analiz'e tıklayın.

2. Kümeleme (k-means) öğesini sürükleyip sayfaya bırakın.

3. Boyut ekle'ye tıklayın ve bir boyut seçin.

4. Hesaplama ekle'ye tıklayıp bir hesaplama seçin.

5. Hesaplama ekle'ye tıklayıp ikinci bir hesaplama seçin.

6. İdeal olarak, kümeleri özelleştirmek için aşağıdakileri yapın:

   1. Özellikler panelinde, Analiz özellikleri bölümünde Otomatik olan Kümeler'i Özel olarak değiştirin.

   2. Küme sayısı öğesinden sonra, kaydırıcıyı kullanarak kümeleri ayarlayın.

   3. Normalleştirme algoritması öğesinden sonra, kullanılacak algoritmayı seçin. Aşağıdakiler kullanılabilir:

      • zscore: Z puanı, özellik ortalamasına ve standart sapmaya göre verileri normalleştirir. Z puanı, her özelliğin aynı ölçeğe sahip olmasını sağlamaz, ancak aykırı değerlerle çalışırken min-maks'tan daha iyi bir yaklaşımdır.

      • minmax: Min-maks normalleştirme, her birinin minimum ve maksimum değerlerini alarak ve her bir veri noktasını yeniden hesaplayarak özelliklerin aynı ölçeğe sahip olmasını sağlar.

      • none: Normalleştirme yok.

7. İsteğe bağlı olarak, bir analiz dönemi eklemek için aşağıdakileri yapın:

   1. Özellikler panelinde, Analiz özellikleri altında Analiz dönemi seçeneğini açın.

   2. Takvim dönemi altında, kullanılacak takvim dönemini seçin.

   3. Dönem altında, kullanılacak belirli bir dönemi seçin.

   Bilgi notuAnaliz dönemleri, mantıksal modelde takvim dönemleri olmasını gerektirir. Daha fazla bilgi için bk. Takvim dönemleri ile analiz dönemlerini tanımlama.

8. İsteğe bağlı olarak, özellikler panelinde, Görünüm altında, analizin görünümünü ayarlayın.