K 평균 군집화의 추가 예
이 예에서는 SOM(자기 조직화 지도)을 사용하여 붓꽃 관측값을 올바른 종으로 군집화합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Iris.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 군집화 > K 평균 군집화를 선택합니다.
3. Sepal length, Sepal width, Petal length 및 Petal width를 선택하고 Y, 열을 클릭합니다.
4. 확인을 클릭합니다.
5. "제어판"의 "방법" 메뉴에서 자기 조직화 지도를 선택합니다.
6. 행 수를 "1"로 설정하고 열 수를 "2"로 설정합니다.
7. 시작을 클릭합니다.
8. "제어판" 보고서를 엽니다.
9. 행 수를 "1"로 설정하고 열 수를 "3"으로 설정합니다.
10. 시작을 클릭합니다.
11. "제어판" 보고서를 엽니다.
12. 행 수를 "2"로 설정하고 열 수를 "2"로 설정합니다.
13. 시작을 클릭합니다.
그림 14.10 SOM 군집 비교
"군집 비교" 보고서가 보고서 창 맨 위에 나타납니다. 최량 적합은 가장 큰 CCC 값에 의해 결정됩니다. 가장 큰 CCC를 제공하는 군집 수는 종의 수와 같은 3입니다.
14. "SOM 격자 1 X 3" 보고서가 나올 때까지 스크롤합니다. 분류가 완벽하지 않습니다. 각 군집은 각각 50개의 행이 있는 각 종을 나타내야 합니다.
그림 14.11 Iris.jmp에 대한 SOM 보고서
15. 데이터 테이블에서 Species 열을 선택하고 행 > 열 값에 따른 색상 또는 표식을 선택합니다.
16. "표식"에서 클래식 옵션을 선택합니다.
17. 확인을 클릭합니다.
18. "SOM 격자 1 X 3" 옆의 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 행렬도를 선택합니다.
19. "SOM 격자 1 X 3" 옆의 빨간색 삼각형 메뉴를 클릭하고 행렬도 옵션 > 행렬도 선 표시를 선택합니다.
그림 14.12 SOM 행렬도
Figure 14.12에서는 군집 3의 모든 행이 setosa 종으로 올바르게 식별되었음을 보여 줍니다. 다른 두 종, virginica와 versicolor는 약간 중첩되어 서로 잘못 볼 수 있습니다.