多元方法 > K 均值聚类
发布日期: 08/07/2020

K 均值聚类

使用距离对观测分组

使用“K 均值聚类”平台可将在几个变量上享有相似值的观测分组在一起。K-均值法适用于包含大约 200 到 100,000 个观测的大型数据表。

“K 均值聚类”平台使用迭代算法对观测进行划分来构造指定数量的聚类。该方法称为 K-均值,它将观测划分聚类以便最小化到聚类重心的距离。您必须提前指定聚类数 k。不过,您可以比较不同 k 值的结果以选择适合您的数据的最优聚类数。

三维双标图 

目录

“K 均值聚类”平台概述

对观测聚类的平台概述

“K 均值聚类”的示例

启动“K 均值聚类”平台

“迭代聚类”报表

“迭代聚类”选项

“迭代聚类”控制面板

K 均值报表

“聚类比较”报表
K 均值报表
“K 均值”报表选项

自组织图

“自组织图”控制面板
“自组织图”报表
SOM 算法的说明

“K 均值聚类”平台的更多示例

自组织图示例
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