Кластерный анализ как сделать в excel

• 2) S(Хi , Хi) = 1
• 3) S(Хi , Хj) = S(Хj , Хi)
• Пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства:

Величину Sij называют коэффициентом сходства.

1.3. Методы кластерного анализа.

Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа. Остановимся на некоторых из них (ниже приводимые методы принято называть методами минимальной дисперсии).

Пусть Х — матрица наблюдений: Х = (Х1, Х2,…, Хu) и квадрат евклидова расстояния между Хi и Хj определяется по формуле:

1) Метод полных связей.

Суть данного метода в том, что два объекта, принадлежащих одной и той же группе (кластеру), имеют коэффициент сходства, который меньше некоторого порогового значения S.

В терминах евклидова расстояния d это означает, что расстояние между двумя точками (объектами) кластера не должно превышать некоторого порогового значения h.

Таким образом, h определяет максимально допустимый диаметр подмножества, образующего кластер.

2) Метод максимального локального расстояния.

Каждый объект рассматривается как одноточечный кластер. Объекты группируются по следующему правилу: два кластера объединяются, если максимальное расстояние между точками одного кластера и точками другого минимально. Процедура состоит из n — 1 шагов и результатом являются разбиения, которые совпадают со всевозможными разбиениями в предыдущем методе для любых пороговых значений.

3) Метод Ворда.

В этом методе в качестве целевой функции применяют внутригрупповую сумму квадратов отклонений, которая есть ни что иное, как сумма квадратов расстояний между каждой точкой (объектом) и средней по кластеру, содержащему этот объект. На каждом шаге объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению целевой функции, т.е. внутригрупповой суммы квадратов. Этот метод направлен на объединение близко расположенных кластеров.

10.1.1 Основные понятия

Пусть
исследуется совокупность объектов,
каждый из которых характеризуется

измеренными признаками. Требуется
разбить эту совокупность на однородные
в некотором смысле группы. При
этом практически отсутствует априорная
информация о характере распределения
-мерного
векторавнутри классов.
Полученные
в результате разбиения группы обычно
называются кластерами
(таксонами, образами)
,
методы их нахождения — кластер-анализом

(численной таксономией или распознаванием
образов с самообучением).

Решение задачи
заключается в определении естественного
расслоения результатов наблюдений на
четко выраженные кластеры, лежащие друг
от друга на некотором расстоянии. (Может
оказаться, что множество наблюдений не
обнаруживает естественного расслоения
на кластеры, т.е. образует один кластер).

Обычной формой
представления исходных данных в задачах
кластерного анализа служит матрица

каждая
строка которой представляет результаты
измерений

рассматриваемых признаков у одного из
объектов.

Кластеризация


предназначена
для разбиения совокупности объектов
на однородные группы (кластеры

или
классы). Если данные выборки представить
как точки в признаковом пространстве,
то задача
кластеризации

сводится
к определению «сгущений точек».

Переводится
понятие
кластер (cluster)
как «скопление», «гроздь».
Синонимами термина »
кластеризация »
являются «автоматическая
классификация «,
«обучение без учителя» и «таксономия».

Цель
кластеризации — поиск существующих
структур. Кластеризация
является
описательной процедурой, она не делает
никаких статистических выводов, но дает
возможность провести разведочный анализ
и изучить «структуру данных». Классы
заранее не определены, осуществляется
поиск наиболее похожих, однородных
групп. Кластер можно охарактеризовать
как группу объектов, имеющих общие
свойства.

Характеристиками
кластера можно назвать два признака:

внутренняя однородность;внешняя изолированность.

Кластеры
могут быть непересекающимися, или
эксклюзивными (non-overlapping, exclusive), и
пересекающимися (overlapping). Схематическое
изображение непересекающихся и
пересекающихся
кластеров дано
на рис.
10.1.

Рис.
10.1 Непересекающиеся и пересекающиеся
кластеры

Термин «кластерный
анализ», впервые введенный Трионом
(Tryon) в 1939 году, объединяет более 100
различных алгоритмов.

В отличие от задач
классификации, кластерный анализ не
требует априорных предположений о
наборе данных, не накладывает ограничения
на представление исследуемых объектов,
позволяет анализировать показатели
различных типов данных (интервальные
данные, частоты, бинарные данные). При
этом необходимо помнить, что переменные
должны измеряться в сравнимых шкалах.

10.1.2 Характеристики кластера

Кластер
имеет следующие
математические характеристики:
центр,
радиус,
среднеквадратическое отклонение,
размер кластера.

Каждый объект
совокупности в кластерном анализе
рассматривается как точка в заданном
признаковом пространстве. Значение
каждого из признаков у данной единицы
служит ее координатой в этом пространстве.

Центр кластера —
это среднее геометрическое место точек
в пространстве переменных.

Радиус кластера
—
максимальное расстояние расположения
точек от
центра кластера.

Если
невозможно при помощи математических
процедур однозначно отнести объект к
одному из двух кластеров, то такие
объекты называют
спорными, и обнаруживается
перекрытие кластеров. Спорный
объект —
это объект, который по мере сходства
может быть отнесен к нескольким кластерам.

Классификация является одним из фундаментальных процессов в науке. Прежде
чем мы сможем понять определенный круг явлений и разработать принципы, их
объясняющие, часто необходимо их предварительно упорядочить. Таким образом
классификацию можно считать интеллектуальной деятельностью высокого уровня,
которая необходима нам для понимания природы.

Классификация – это упорядочение
объектов по схожести. А само понятие схожести является неоднозначным. Принципы
классификации также могут быть различными.

Поэтому часто процедуры,
используемые в кластерном анализе для формирования классов, основываются на
фундаментальных процессах классификации, присущих людям и, возможно, другим
живым существам (Классификация и кластер, 1980). Достаточно часто в психологии
возникает необходимость проведения классификации множества объектов по
множеству переменных.

Для проведения такой многомерной классификации
используются методы кластерного анализа. Группы близких по какому-либо критерию
объектов обычно называются кластерами. Кластеризацию можно считать процедурой,
которая, начиная работать с тем или иным типом данных, преобразует их в данные
о кластерах.

Многие методы кластерного анализа отличаются от других методов
многомерного анализа отсутствием обучающих выборок, т.е. априорной информации о
распределении соответствующих переменных генеральной совокупности. Методов
кластерного анализа достаточно много, и далее будет описана их
классификация.

Наибольшее распространение в психологии получили иерархические
агломеративные методы и итерационные методы группировки.

При использовании
методов кластерного анализа достаточно сложно дать однозначные рекомендации по
предпочтению применения тех или иных методов.

Кластерный анализ (КА) строит систему классификации исследуемых объектов и
переменных в виде дерева (дендрограммы) или осуществляет разбиение объектов на
заданное число удаленных друг от друга классов.

Методы кластерного анализа можно расклассифицировать на:

• внутренние (признаки классификации равнозначны);
• внешние (существует один главный признак, остальные определяют его).

Внутренние методы в свою очередь можно разделить на:

• иерархические (процедура классификация имеет древовидную структуру);
• неиерархические.

• агломеративные (объединяющие);
• дивизивные (разъединяющие).

Необходимость в использовании методов кластерного анализа возникает в том
случае, когда задано множество характеристик, по которым тестируется множество
испытуемых; задача состоит в выделении классов (групп) испытуемых, близких по
всему множеству характеристик (профилю).

На первом этапе матрица смешения
(оценки людей по различным характеристикам) преобразуется в матрицу расстояний.
Для подсчета матрицы расстояния осуществляется подбор метрики, или метода
вычисления расстояния между объектами в многомерном пространстве. Если объект
описывается k
признаками, то он может быть представлен как точка в
k
-мерном пространстве.

Возможность измерения расстояний между
объектами в k
-мерном пространстве вводится через понятие метрики.

Пусть объекты i
и j
принадлежат множеству M и каждый
объект описывается k
признаками, тогда будем говорить, что на
множестве M задана метрика, если для любой пары объектов, принадлежащих
множеству M, определено неотрицательное число d ij
,
удовлетворяющее следующим условиям (аксиомам метрики):

1. Аксиома тождества: d ij
   = 0 ⇔ i
   ≡
   j
   .
2. Аксиома симметричности: d ij
   = d ji
   ∀
   i
   , j
   .
3. Неравенство треугольника: ∀ i
   , j
   , z
   ∈M,
   выполняется неравенство d iz
   ≤ d ij
   +
   d zj
   .

1. Пространство, на котором введена метрика, называется метрическим. Наиболее
   используемыми являются следующие метрики:
2. 1. Метрика Евклида:
3. Эта метрика является наиболее используемой и отражает среднее различие между
   объектами.

2. Метрика нормированного Евклида. Нормализованные евклидовы расстояния
более подходят для переменных, измеряемых в различных единицах или значительно
различающихся по величине.

Если дисперсии по характеристикам отличаются друг от друга, то:

Если масштаб данных различен, например, одна переменная измерена в стэнах, а
другая в баллах, то для обеспечения одинакового влияния всех характеристик на
близость объектов используется следующая формула подсчета расстояния:

3. Метрика city-block (манхэттенская метрика, получившая свое название в
честь района Манхэттен, который образуют улицы, расположенные в виде
пересечения параллельных прямых под прямым углом; как правило, применяется для
номинальных или качественных переменных):

4. Метрика на основе корреляции: d ij =1- |r ij
|.

5. Метрика Брея-Картиса, которая также используется для номинативных и
ранговых шкал, обычно данные предварительно стандартизируются:

Источник: https://www.cafedym.ru/raznoe/kak-sdelat-klasternyi-analiz-v-excel-sfera-primeneniya-i-instrukciya/

Пример использования кластерного анализа STATISTICA в автостраховании

Посмотреть видеоурок на Statistica

• Постановка задачи 
• Масштаб измерений
• Шаг 1. Иерархическая классификация 
• Шаг 2. Кластеризация методом К средних 
• Шаг 3. Описательные статистики 

В STATISTICA реализованы классические методы кластерного анализа, включая методы k-средних, иерархической кластеризации и двухвходового объединения.

Данные могут поступать как в исходном виде, так и в виде матрицы расстояний между объектами.

Наблюдения и переменные можно кластеризовать, используя различные меры расстояния (евклидово, квадрат евклидова, манхэттеновское, Чебышева и др.) и различные правила объединения кластеров (одиночная, полная связь, невзвешенное и взвешенное попарное среднее по группам и др.).

Постановка задачи

Исходный файл данных содержит следующую информацию об автомобилях и их владельцах:

• марка автомобиля – первая переменная;
• стоимость автомобиля – вторая переменная;
• возраст водителя – третья переменная;
• стаж водителя – четвертая переменная;
• возраст автомобиля – пятая переменная;

Целью данного анализа является разбиение автомобилей и их владельцев на классы, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. Наблюдения, попавшие в одну группу, характеризуются одинаковой вероятностью наступления страхового случая, которая впоследствии оценивается страховщиком.

Использование кластер-анализа для решения данной задачи наиболее эффективно.

В общем случае кластер-анализ предназначен для объединения некоторых объектов в классы (кластеры) таким образом, чтобы в один класс попадали максимально схожие, а объекты различных классов максимально отличались друг от друга. Количественный показатель сходства рассчитывается заданным способом на основании данных, характеризующих объекты.

Масштаб измерений

1. Все кластерные алгоритмы нуждаются в оценках расстояний между кластерами или объектами, и ясно, что при вычислении расстояния необходимо задать масштаб измерений.

2. Поскольку различные измерения используют абсолютно различные типы шкал, данные необходимо стандартизовать (в меню Данные выберете пункт Стандартизовать), так что каждая переменная будет иметь среднее 0 и стандартное отклонение 1.

3. Таблица со стандартизованными переменными приведена ниже.

Шаг 1. Иерархическая классификация

На первом этапе выясним, формируют ли автомобили «естественные» кластеры, которые могут быть осмыслены.

Выберем Кластерный анализ в меню Анализ — Многомерный разведочный анализ для отображения стартовой панели модуля Кластерный анализ. В этом диалоге выберем Иерархическая классификация и нажмем OK.

Нажмем кнопку Переменные, выберем Все, в поле Объекты выберем Наблюдения (строки). В качестве правила объединения отметим Метод полной связи, в качестве меры близости – Евклидово расстояние. Нажмем ОК.

Метод полной связи определяет расстояние между кластерами как наибольшее расстояние между любыми двумя объектами в различных кластерах (т.е. «наиболее удаленными соседями»).

Мера близости, определяемая евклидовым расстоянием, является геометрическим расстоянием в n- мерном пространстве и вычисляется следующим образом:

Наиболее важным результатом, получаемым в результате древовидной кластеризации, является иерархическое дерево. Нажмем на кнопку Вертикальная дендрограмма.

Вначале древовидные диаграммы могут показаться немного запутанными, однако после некоторого изучения они становятся более понятными. Диаграмма начинается сверху (для вертикальной дендрограммы) с каждого автомобиля в своем собственном кластере.

Как только вы начнете двигаться вниз, автомобили, которые «теснее соприкасаются друг с другом» объединяются и формируют кластеры. Каждый узел диаграммы, приведенной выше, представляет объединение двух или более кластеров, положение узлов на вертикальной оси определяет расстояние, на котором были объединены соответствующие кластеры.

Шаг 2. Кластеризация методом К средних

Исходя из визуального представления результатов, можно сделать предположение, что автомобили образуют четыре естественных кластера. Проверим данное предположение, разбив исходные данные методом К средних на 4 кластера, и проверим значимость различия между полученными группами.

В Стартовой панели модуля Кластерный анализ выберем Кластеризация методом К средних.

Нажмем кнопку Переменные и выберем Все, в поле Объекты выберем Наблюдения (строки), зададим 4 кластера разбиения.

Метод K-средних заключается в следующем: вычисления начинаются с k случайно выбранных наблюдений (в нашем случае k=4), которые становятся центрами групп, после чего объектный состав кластеров меняется с целью минимизации изменчивости внутри кластеров и максимизации изменчивости между кластерами.

Каждое следующее наблюдение (K+1) относится к той группе, мера сходства с центром тяжести которого минимальна.

После изменения состава кластера вычисляется новый центр тяжести, чаще всего как вектор средних по каждому параметру. Алгоритм продолжается до тех пор, пока состав кластеров не перестанет меняться.

Когда результаты классификации получены, можно рассчитать среднее значение показателей по каждому кластеру, чтобы оценить, насколько они различаются между собой.

В окне Результаты метода К средних выберем Дисперсионный анализ для определения значимости различия между полученными кластерами.

Итак, значение р

Источник: http://statsoft.ru/solutions/ExamplesBase/branches/detail.php?ELEMENT_ID=1573

Разбор

Разбор является ключевым инструментом надстройки и нужен для того чтобы объединять кластеры запросов работая только с их вершинами. Последовательность работы состоит из нескольких этапов.

Первый этап

GIF

На картинке слева проиллюстрирован первый этап. Мы указываем столбец с уникальным идентификатором кластера (подписан как H1) и столбец с частотностью. Нажимаем Ok и получаем новый лист с названием «Разбор 1004» (1004 кластера у нас было) на котором у нас появилось 2 столбца. И в первом и во втором у нас выписаны вершины кластеров. Но второй столбец закрашен зеленым и имеет примечания (красный треугольник в правом верхнем углу ячейки). Примечания отражают суммарную частотность запросов в кластере (по выбранному столбцу).

Второй этап

GIF

Столбец A специально создается автоматически каждый раз когда начинается новый разбор. Это вспомогательный столбец, мы можем редактировать содержимое ячеек в этом столбце. Сделаем в столбце A Выжимку.

Третий этап

GIF

Нам осталось только отсортировать наши строки по столбцу A. Если выжимка была сделана правильно, то вершины кластеров с одинаковым интеном встанут рядом, теперь символически объединим кластера выставляя в ряд их вершины.
Можно для удобства еще покрасить столбец с выжимкой, тогда одинаковая выжимка останется без заливки.

Четвертый этап

GIF

Завершаем разбор. Нам абсолютно не важно что у нас осталось в столбце A. Главное чтобы не было пустых ячеек в столбце B, где мы перетаскивали ячейки. Удаляем пустые строки выделив пустые ячейки в столбце B и нажимаем Завершить разбор. Создается новый лист, на нем получаем объединенные кластера. Кластера располагаются в порядке убывания суммарной частотности. Сверху самые высокочастотные кластера, снизу низкочастотные. Границы кластера выделены цветом, но мы все еще можем видеть какому кластеру принадлежал запрос до разбора. Для того чтобы оставить только один идентификатор для кластера нужно отсортировать кластера инструментом Сортировка а затем инструментом H1 прописать самый частотный запрос как идентификатор.

Новое

Начиная с версии 1.2.0 на листе Разбор примечания содержат не только суммарную частотность кластера по выбранному столбцу но и все запросы кластера, таким образом его наглядно представляя. Поэтому изменилась форма вызываемая кнопкой Начать разбор, там нужно теперь указывать столбец с запросами.

Инструмент Разбор это часть SEO-Excel

Источник: https://seo-excel.ru/razbor/

Excel-кластеризатор ключевых слов по весу

Эта статья о том, как распределить по группам 20–30 тысяч ключевых слов. Поможет сэкономить время маркетологам, которые регулярно создают рекламные кампании.

Вручную группировать запросы не всегда эффективно: перебрать 200–300 запросов можно за час, на 20–30 тысяч уйдет неделя. Автоматическим сервисам группировку я не доверю, так как она определяет структуру и управляемость кампании.

Поэтому придумал свой метод, который ускоряет кластеризацию и даёт осознанный результат. Облегчает жизнь при работе с СЯ от 2–3 тысяч ключевых слов. Пробовал работать с 45 000 — Excel начинал умирать. Список из 200–300 запросов быстрее перебрать руками.

Далее расскажу про свой метод кластеризации в теории, а затем — как реализую его в Excel. Дам ссылку на готовый Excel-кластеризатор. Но чтобы им пользоваться, нужно хорошо понимать метод.

Метод

Кластеризация — распределение запросов по кластерам. Кластер — это группа запросов, схожих по смыслу и набору слов. Чтобы выделить такие запросы и объединить их в кластер, нужен признак.

Используем для этого нормализованную форму запроса — уберём окончания и выстроим слова в порядке важности:

• Пример готовых кластеров
• Удаление окончаний позволит охватить все возможные словоформы для конкретного слова, а сортировка «по важности» — игнорировать порядок слов.
• Слово без окончания — это признак, который объединяет разные словоформы:

Объединение словоформ

Чтобы убирать окончания я использую mystem. Это лемматизатор от Яндекса. Он обрабатывает список слов и возвращает нормализованные значения — леммы.

Если система не уверена, какая лемма правильная, то покажет 2–3 варианта. Например, для слова «банку» mystem вернёт две леммы: «банк» и «банка». При проверке результатов мы выберем нужную.

Сортировка «по важности» позволит игнорировать порядок слов. При сортировке нормализованных значений фраз по алфавиту мы получим готовые кластеры — группы запросов, схожих по смыслу и набору слов.

Важность слова — вычисляемый параметр для конкретного списка ключевых слов. Он не определяет важность слова в общей картине мира.

Важность слова рассчитывается из частотности и количества упоминаний слов в списке. Рассмотрим на примере.

Берём список запросов с частотностью

1. Купить бумеранг — 1000
2. Бумеранги цена — 700
3. Бумеранги в москве — 750
4. Купить классический бумеранг — 450
5. Цены на бумеранги в москве — 350
6. Купить классический бумеранг в москве — 100

В списке запросов встречаются слова: купить, бумеранг, классический, москва, цена, в, на. Вес слова равен сумме долей частотностей помноженных на количество упоминаний слова.

Считаем доли частотностей

1. Купить бумеранг — 1000 = 1000/2 = 500
2. Бумеранги цена — 700 = 700/2 = 350
3. Бумеранги в москве — 750 = 750/3 = 250
4. Купить классический бумеранг — 450 = 450/3 = 150
5. Цены на бумеранги в москве — 350 = 350/5 = 70
6. Купить классический бумеранг в москве — 100 = 100/5 = 20

Считаем вес слов

1. Купить — (500+150+20)*3 = 2010
2. Бумеранг — (500+350+250+150+70+20)*6 = 8040
3. Классический — (150+20)*2 = 340
4. Москва — (250+70)*2 = 640
5. Цена — (350+70)*2 = 840
6. В — 20
7. На — 70

Сортируем по важности

1. 8040 — бумеранг
2. 2010 — купить
3. 840 — цена
4. 640 — москва
5. 340 — классический
6. 70 — на
7. 20 — в

Располагаем запросы по важности

1. Купить бумеранг — бумеранг | купить
2. Бумеранги цена — бумеранг | цена
3. Бумеранги в москве — бумеранг | москва
4. Купить классический бумеранг — бумеранг | купить | классический
5. Цены на бумеранги в москве — бумеранг | цена | москва | на | в
6. Купить классический бумеранг в москве — бумеранг | купить | москва | классический | в

Упорядочиваем и чистим

1. Бумеранг | купить: купить бумеранг — 1000
2. Бумеранг | купить | классический: купить классический бумеранг — 450
3. Бумеранг | купить | москва | классический: купить классический бумеранг в москве — 100
4. Бумеранг | москва: бумеранги в москве — 750
5. Бумеранг | цена: бумеранги цена — 700
6. Бумеранг | цена | москва: цены на бумеранги в москве — 350

В итоге получили первые группы объявлений, с которыми можно работать дальше: укрупнять, объединять, кросс-минусовать. Для этого используем Excel.

Реализация в Excel

Выполняем последовательность действий в таблице (XLS, 537 КБ) с формулами. Кластеризация 1000 запросов займет 30 минут.

Собираем СЯ → собираем частотность → разбиваем запросы по словам и вычисляем доли весов → формируем таблицу-справочник с весами слов → выделяем леммы для слов → вычисляем «вес» леммы → формируем таблицу-справочник с леммами → делаем первичную кластеризацию → укрупняем полученные группы.

Лист «Кластеризация», таблица «Main»

Источник: https://www.it-agency.ru/academy/excel-clusterer/

Excel кластерный анализ

​Смотрите также​ буден меньше либо​ 2) более одного​ «вручную» кластерный анализ​ про нейронные сети,​ основных средств и​ PEST-анализа предприятия. Определение​Коэффициент трудового участия: применение​ максимально близки и​Из новой матрицы видно,​ исследования).​ способам терапии.​

​ рынка, анализируются сельские​ сложной процедурой, но​

Использование кластерного анализа

​ есть, ищем самые​. Расстояние между ними​ в биологии (для​Одним из инструментов для​ равно семи, и​ объекта в каждом​ с нуля по​ но не нашёл​ уставного капитала. Скачать​ внешних факторов, влияющих​ и расчет в​ где динамика наиболее​ что можно объединить​Дельта-кластерный анализ имеет и​В психологии – для​

​ хозяйства для сравнения​ на самом деле​ меньшие значения. Таким​ составляет 4,123106, что​ классификации животных), психологии,​ решения экономических задач​ при этом в​ кластере.​ 10 параметрам фактически​ достойной реализации. Есть​ трансформационную таблицу МСФО.​ на продажи и​ Excel.​

Пример использования

​ схожа. Для исследования,​ в один кластер​ свои недостатки:​​ определения типов поведения​​ производительности, например, прогнозируется​​ разобраться в нюансах​​ образом мы видим,​

1. ​ меньше, чем между​ медицине и во​ является кластерный анализ.​ каждом кластере будет​

   ​Решение:​

2. ​ невозможно. Используйте статпакеты.​ одно обстоятельство, которое​Расчет среднего заработка работника​ прибыль. Пример применения​Коэффициент трудового участия​
3. ​ к примеру, товарной​ объекты [4, 5]​состав и количество кластеров​ личности в определенных​​ конъюнктура рынка отдельных​​ данного метода не​​ что нашу совокупность​​ любыми другими элементами​ многих других сферах​ С его помощью​ более одного объекта.​Изначально количество кластеров​
4. ​ Если такой возможности​ сильно усложняет процесс​ в Excel при​ маркетингового инструмента в​​ чаще всего применяется​​ и общехозяйственной конъюнктуры​ и 6 (как​ зависит от заданного​ ситуациях.​ продуктов и т.д.​ так уж тяжело.​ данных можно разбить​ данной совокупности.​ деятельности человека. Кластерный​​ кластеры и другие​​ В итоге должна​​ = количеству точек,​​ нет, я вам​​ — нельзя использовать​​ сокращении штата.​​ Excel (исследование магазина)​​ при начислении зарплаты​
5. ​ этот метод отлично​ наиболее близкие друг​ критерия разбиения;​В экономическом анализе –​По сути, кластерный анализ​ Главное понять основную​ на два кластера.​Объединяем эти данные в​ анализ можно применять,​ объекты массива данных​ получиться точечная диаграмма​ то есть каждая​ сочувствую.​ никакие надстройки и​Как рассчитать средний​Матрица БКГ: построение и​​ работникам-сдельщикам. Как рассчитать​​ подходит.​​ к другу по​​при преобразовании исходного набора​​ при изучении и​​ – это совокупность​​ закономерность объединения в​​ В первом кластере​ группу и формируем​ используя для этих​ классифицируются по группам.​​ на которой точки​​ точка в своем​Как это все​ расширения, используется стандартный​ заработок при сокращении​ анализ в Excel​

​ КТУ: формула, таблица​Выполнения анализа данных​ значениям). Оставляем наименьшее​

​ данных в компактные​ прогнозировании экономической депрессии,​ инструментов для классификации​ группы.​ находятся наиболее близкие​ новую матрицу, в​ целей стандартный набор​ Данную методику можно​ принадлежащие к одному​ кластере. Находим «центры​ выполнять можно поискать​

​ Excel 2010.​

lumpics.ru

Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

​ работника в связи​ на примере предприятия.​ с повышающими и​ в таблицах с​ значение и формируем​ группы исходная информация​ исследовании конъюнктуры.​ многомерных объектов. Метод​ Максим Тютюшев​ между собой элементы​ которой значения​ инструментов Эксель.​

​ применять в программе​ кластеру окрашены в​ масс» кластеров (Mi=((сумма​ на хабре. Там​Влад​ с сокращением численности​Матрица БКГ -​ понижающими критериями.

​ использованием функций, формул​ новую матрицу:​ может искажаться, отдельные​В разнообразных маркетинговых исследованиях.

​ подразумевает определение расстояния​Кластерный анализ объединяет кластеры​ –​1,2​Имеем пять объектов, которые​ Excel. Посмотрим, как​

Многомерный кластерный анализ

• ​ какой-нибудь свой цвет.​ Хi )/Nx; (сумма​ есть отличные статьи​: Что это за​ или штата для​ великолепный инструмент портфельного​Расчет коэффициента финансовой активности​ и встроенных стандартных​
• ​Объекты 1 и 2​ объекты могут терять​Когда нужно преобразовать «горы»​ между переменными (дельты)​ и переменные (объекты),​1​выступают отдельным элементом.​ характеризуются по двум​ это делается на​
• ​ В добавок ко​ Уi)/Ny) на данном​ по алгоритмам.​ группировка в Вашем​ начисления выходного пособия​
• ​ анализа. Рассмотрим на​

1. ​ в Excel: формула​ инструментов, а также​ можно объединить в​
2. ​ свою индивидуальность;​ информации в пригодные​ и последующее выделение​ похожие друг на​
3. ​,​ При составлении матрицы​ изучаемым параметрам –​ практике.​
4. ​ всему, весь процесс​ этапе это -​stylecolor​ понимании? Если это​
5. ​ за первый и​

​ примере в Excel​ по балансу.​ практическое применение расширяемых​ один кластер (как​часто игнорируется отсутствие в​

​ для дальнейшего изучения​

• ​ групп наблюдений (кластеров).​ друга. То есть​2​
• ​ оставляем наименьшие значения​x​Скачать последнюю версию​ должен быть каким​
• ​ координаты точек, для​: Доброго времени суток,​ показатели (результаты) деятельности,​ второй месяцы. 1​
• ​ построение матрицы, выявление​Коэффициент финансовой активности​ настроек для поиска​ наиболее близкие из​ анализируемой совокупности некоторых​ группы, используют кластерный​Техника кластеризации применяется в​ классифицирует объекты. Часто​

​,​ из предыдущей таблицы​

• ​и​ Excel​ то образом заметен,​
• ​ каждого кластера. Теперь​ умным людям!​ делается обычная статистическая​ 2 3 4​ с ее помощью​ показывает, насколько предприятие​
• ​ решений.​ имеющихся). Выбираем наименьшее​ значений кластеров.​

​ анализ.​

Как сделать кластерный анализ в Excel

​ самых разнообразных областях.​ при решении экономических​4​ для объединенного элемента.​

​y​С помощью кластерного анализа​ но это пока​

​ нужно найти расстояния​Дано:​

​ группировка, для которой​ 5 6 7​ перспективных и бесперспективных​ зависит от заемных​Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности​ значение и формируем​​Преимущества метода:​ Главное задача –​

​ задач, имеющих достаточно​,​ Опять смотрим, между​.​ можно проводить выборку​ не так важно.​ между всеми центрами​А(нижний предел) =​ Вы должны иметь​MaxGol​

​ товаров.​ средств. Характеризует финансовую​ в Excel.​ новую матрицу расстояний.​Для примера возьмем шесть​позволяет разбивать многомерный ряд​ разбить многомерный ряд​ большое число данных,​5​

​ какими элементами расстояние​Применяем к данным значениям​ по признаку, который​

​ Мне б для​ масс, то есть​ 0; В(верхний предел)​ или определить критерии.​: Необходимо разделить имеющиеся​SWOT анализ слабые и​

​ устойчивость и прибыльность.​Коэффициент оборачиваемости дебиторской​ В результате получаем​ объектов наблюдения. Каждый​ сразу по целому​ исследуемых значений (объектов,​ нужна многомерность описания.​. Во втором кластере​ минимально. На этот​ формулу эвклидового расстояния,​ исследуется. Его основная​ начала с самой​ от каждой точки​

exceltable.com

Анализ данных в Excel с помощью функций и вычислительных инструментов

​ = 200; N(количество​Stics​ подразделения банка на​ сильные стороны предприятия​ Как рассчитать показатель​ задолженности показывает скорость​ три кластера:​ имеет два характеризующих​

Анализ данных и поиск решений

​ набору параметров;​ переменных, признаков) на​​ Один из простых​ в нашем случае​ раз – это​ которое вычисляется по​ задача – разбиение​ задачей разобраться. Я​ до всех остальных.R=(Xi-X(i+1))^2+(Yi-Y(i+1))^2.​​ точек) = 100.​: Если Вам нужен​​ несколько групп. Что​ пример в Excel.​ по формуле?​ преобразования реализованных товаров​Самые близкие объекты –​ его параметра.​можно рассматривать данные практически​ однородные группы, кластеры.​​ методов многомерного анализа​ представлен только один​4​​ шаблону:​ многомерного массива на​ вообще не очень​ Выбрать среди них​ Генерируем Х и​ именно кластерный анализ,​ у нас есть:​​Как проводится на​Как сделать кластерный анализ​ в денежную массу.​​ 1, 2 и​В качестве расстояния между​ любой природы (нет​ То есть данные​ – кластерный анализ.​ элемент —​и​​=КОРЕНЬ((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)​ однородные группы. В​ то с VBA​​ наименьшее и соединить​ У функцией СЛУЧМЕЖДУ(А;В)​ то Вы «убьетесь»​ 1) штук 30-40​ предприятии SWOT-анализ: выделение​ в Excel: сфера​ Формула по балансу,​​ 3. Объединим их.​ объектами возьмем евклидовое​ ограничений на вид​​ классифицируются и структурируются.​Кластерный анализ является количественным​3​5​Данное значение вычисляем между​ качестве критерия группировки​ знакома, но в​​ эти два кластера​ протягиваем формулу, пока​ считать его в​​ подразделений; 2) примерно​ сильных и слабых​ применения и инструкция.​ расчет показателя в​Мы провели кластерный анализ​ расстояние. Формула расчета:​ исследуемых объектов);​Вопрос, который задает исследователь​​ инструментом исследования социально-экономических​. Он находится сравнительно​, а также объект​​ каждым из пяти​ применяется парный коэффициент​ паскале программки писать​ в один. Опять​ ни получится N​ Excel.​ 10 показателей, основываясь​​ сторон, возможностей и​Кластерный анализ -​​ днях.​ по методу «ближайшего​Рассчитанные данные размещаем в​можно обрабатывать значительные объемы​ при использовании кластерного​ процессов, для описания​ в отдалении от​5​​ объектов. Результаты расчета​ корреляции или эвклидово​ приходилось, и даже​​ найти центры масс​ точек, то бишь​Если максимально упростить​ на значениях которых​ угроз, ранжирование элементов​ удобный способ классификации​Коэффициент абсолютной ликвидности в​ соседа». В результате​ матрице расстояний.​ информации, резко сжимать​

exceltable.com

Кластерный анализ

​ анализа, – как​​ которых необходимо много​ других объектов. Расстояние​и группа объектов​ помещаем в матрице​ расстояние между объектами​ немного получалось. Языки,​ для каждого кластера,​ 100. Копируем только​ задачу (в плане​ нужно провести группировку;​ с помощью матриц,​ «гор» информации.

Позволяет​ Excel.​​ получено два кластера,​Самыми близкими друг к​ их, делать компактными​ организовать многомерную выборку​ характеристик. Он позволяет​ между кластерами составляет​1,2​ расстояний.​ по заданному параметру.

​ как я поняла,​ опять найти все​ значения, получаем набор​ техники расчетов), то​

​ 3) несколько периодов​​ составление проблемного поля.​ объединить данные в​Что показывает коэффициент​ расстояние между которыми​ другу объектами являются​ и наглядными;​ в наглядные структуры.​ разбить выборку на​

​ 9,84.​​. Дистанция составляет 6,708204.​Смотрим, между какими значениями​ Наиболее близкие друг​ родные. Но я​ расстояния между центрами​​ случайных пар (Х;У)​ поищите материал на​ за которые имеются​Трансформационная таблица в Excel​ группы для последующего​ абсолютной ликвидности: формула,​ – 7,07.​ объекты 4 и​

​может применяться циклически (проводится​​Примеры использования кластерного анализа:​ несколько групп по​На этом завершается процедура​Добавляем указанные элементы в​ дистанция меньше всего.​ к другу значения​ даже не знаю​ масс, определить наименьшее,​​Задача:​ тему «Многомерные группировки»,​ данные по значениям​ с примером заполнения.​ исследования. Пример применения​

planetaexcel.ru

Кластерный анализ. VBA Excel

​ пример расчета? Нормативное​​Огромное значение имеет кластерный​ 5. Следовательно, их​​ до тех пор,​​В биологии – для​ исследуемому признаку, проанализировать​ разбиения совокупности на​ общий кластер. Формируем​ В нашем примере​ группируются вместе.​ с чего начать.​ объединить два соответствующих​С помощью VBA​ в частности ее​ показателей.

​Как составить трансформационную​​ кластерного анализа.​​ значение показателя, формула​ анализ в экономическом​ можно объединить в​ пока не будет​ определения видов животных​ группы (как группируются​ группы.​ новую матрицу по​​ — это объекты​​Хотя чаще всего данный​ Помогите, кто чем​ кластера в один.

​ произвести кластеризацию объектов(точек​ вариант на основе​Я понятия не​ таблицу МСФО: обновление​Анализ макросреды PEST-анализом в​ по балансу, пример​ анализе. Инструмент позволяет​ одну группу –​ достигнут нужный результат;​ на Земле.​ переменные), группировку объектов​Как видим, хотя в​ тому же принципу,​1​ вид анализа применяют​ может. Важен любой​ И так до​ с координатами(Х;У)).

Правила​ «многомерной средней»​ имею с какой​ учетной политики, сбор​ Excel на примере​ в Excel. Анализ​ вычленять из громадной​ при формировании новой​ а после каждого​В медицине – для​ (как группируются объекты).​ целом кластерный анализ​ что и в​и​ в экономике, его​ совет.

​ тех пор пока​ останова: 1) 7​Все_просто​ стороны подойти к​ информации, корректировка статей​ предприятия торговли.​ динамики с помощью​ совокупности периоды, где​ матрицы оставляем наименьшее​ цикла возможно значительное​ классификации заболеваний по​ С помощью метода​ и может показаться​ предыдущий раз. То​2​ также можно использовать​Кластеризация.

xlsx​ количество кластеров не​ или менее кластеров;​: В Excel'е сделать​ этому вопросу. Читал​ баланса. Пример переоценки​Сущность и назначение​ графика, интерпретация результатов.​ значения соответствующих параметров​ значение.​ изменение направленности дальнейшего​

1. ​ группам симптомов и​
2. CyberForum.ru
3. ​ решаются задачи сегментирования​

Источник: https://my-excel.ru/vba/excel-klasternyj-analiz.html

Мастер (интеллектуального анализа данных надстройки для Excel) кластера — SQL Server 2014

• 12/29/2017
• Время чтения: 2 мин

Мастер кластеризации помогает построить модель, определяющую строки со сходными характеристиками и группирующую их для максимизации расстояния между группами.

The Cluster wizard helps you build a model that detects rows that share similar characteristics and groups them to maximize the distance between groups. Этот мастер полезен для нахождения закономерностей во всех видах данных.

This wizard is useful for finding patterns in all kinds of data.

Мастер кластеризации применяет алгоритм кластеризации Майкрософт и может быть в значительной степени настроен.The Cluster wizard uses the Microsoft Clustering algorithm and can be extensively customized.

Аналогичная функциональность обеспечивается путем Поиск категорий средства, предусмотренные в средства анализа таблиц для Excel.Similar functionality is provided by the Detect Categories tool, provided in the Table Analysis Tools for Excel.

Однако средство «Определение категории» нельзя настроить, и оно может использовать данные только из таблиц Excel.However, the Detect Categories tool cannot be customized and must use data in Excel tables.

Использование мастера кластеризацииUsing the Cluster Wizard

1. На ленте «Интеллектуальный анализ данных» щелкните кластера, а затем нажмите кнопку Далее.In the Data Mining ribbon, click Cluster, and then click Next.

2. В Выбор источника данных странице, выберите таблицу Excel или диапазона.In the Select Source Data page, select an Excel table or range. Вместо этого можно указать внешний источник данных.Or specify and external data source.

   Если используется внешний источник данных, можно создать пользовательские представления или вставить пользовательский текст запроса и сохранить набор данных как источник данных Службы Analysis ServicesAnalysis Services.If you use an external data source, you can create custom views or paste in custom query text, and save the data set as an Службы Analysis ServicesAnalysis Services data source.

3. На кластеризации страницы, можно настроить способ построения модели.On the Clustering page, you can customize the way the model is built.

   • Для число сегментов, можно указать мастеру создать фиксированное число категорий или разрешить ему автоматически определять оптимальное количество группирований.For Number of segments, you can tell the wizard to create a fixed number of categories, or let it automatically detect the optimum number of groupings.
   • Просмотрите список столбцов в входные столбцы списка и отменить выбор любых столбцов, которые не используются при создании шаблонов.Review the list of columns in the Input columns list, and deselect any columns that are not useful in creating patterns. В столбцы, которые следует исключить, входят идентификационные номера, имена клиентов и так далее.Columns you should exclude include ID numbers, customer names, and so on.

4. При необходимости щелкните параметры Чтобы изменить параметры алгоритма и настроить поведение модели кластеризации.Optionally, click Parameters to change the algorithm parameters and customize the behavior of the clustering model.

5. В разбить данные на обучающий и проверочный наборы , определите, какие данные нужно оставить для тестирования.In the Split data into training and testing sets page, specify how much data to hold out for testing. Остаток всегда используется для обучения модели.The remainder is always used for training the model.

   Значение по умолчанию — 30 % для проверочных данных и 70 % для обучения.The default setting is 30% testing data and 70% training data.

6. На Готово странице, введите описательное имя для набора данных и модели и задать следующие параметры, определяющие, как работают с готовой моделью:On the Finish page, provide a descriptive name for your data set and model, and set the following options that control how you work with the finished model:

   • Обзор модели.Browse model. При выборе этого параметра, как можно скорее мастер завершении обработки модели, открывается Обзор окно помогут вам изучить результаты.When this option is selected, as soon as the wizard finishes processing the model, it opens a Browse window to help you explore the results. Содержимое средства просмотра зависит от типа создаваемой модели.The contents of the viewer depend on the type of model you built. Дополнительные сведения см. в разделе просмотр модели кластеризации.For more information, see Browsing a Clustering Model.
   • Включение детализации.Enable drillthrough. Выберите этот параметр, чтобы просмотреть базовые данные из созданной модели.Select this option to view the underlying data from the finished model. Этот параметр доступен только для модели «дерево принятия решений».This option is only available if you build a Decision Tree model.
   • Использовать временную модель.Use temporary model. Если выбрать этот параметр, модель не будет сохранена на сервере.If you select this option, the model will not be saved to the server. Временные модели удаляются при закрытии Excel.Temporary models are deleted when you close Excel.

Дополнительные сведения о моделях кластеризацииMore about Clustering Models

Можно изменить алгоритм кластеризации, используемый этим мастером, нажав кнопку Дополнительно и с помощью параметры алгоритма диалоговое окно.You can change the clustering algorithm used by this wizard by clicking Advanced and using the Algorithm Parameters dialog box.

Алгоритм кластеризации Майкрософт предоставляет следующие методы кластеризации:The Microsoft Clustering algorithm provides these clustering methods:

• К-средние, масштабируемые и не масштабируемые.K-means — scalable or non-scaling.
• Максимизация ожиданий (EM), масштабируемая и не масштабируемая.Expectation Maximization (EM) — scalable or non-scaling.

Также можно использовать параметр CLUSTER_SEED для контроля начального значения и обеспечения того, что повторяющиеся модели, использующие один и тот же набор данных, будут давать одинаковые результаты.You can also use the CLUSTER_SEED parameter to control the starting value and ensure that repeated models using the same data set have the same results.

ТребованияRequirements

Чтобы использовать мастер кластеризации, необходимо установить соединение с базой данных служб Службы Analysis ServicesAnalysis Services.

To use the Cluster wizard, you must be connected to a Службы Analysis ServicesAnalysis Services database. Дополнительные сведения см. в разделе подключение к данным источника (клиент интеллектуального анализа данных для Excel).

For more information, see Connect to Source Data (Data Mining Client for Excel).

См. такжеSee Also

Создание модели интеллектуального анализа данных Creating a Data Mining Model
Поиск категорий (средства анализа таблиц для Excel)Detect Categories (Table Analysis Tools for Excel)

Источник: https://docs.microsoft.com/ru-ru/sql/analysis-services/cluster-wizard-data-mining-add-ins-for-excel?view=sql-server-2014