K-평균 군집 분석에서는 먼저 관측치를 미리 정의된 수의 군집으로 그룹화합니다. 그런 다음 Minitab에서는 다음 절차에 따라 군집을 형성합니다.

  • Minitab에서는 각 관측치를 평가한 후 가장 가까운 군집으로 이동합니다. 가장 가까운 군집은 관측치와 군집 중심 사이의 Euclid 거리가 가장 작은 군집입니다.
  • 관측치를 제거하거나 추가하여 군집이 변경되면 Minitab에서는 군집 중심을 재계산합니다.
  • 더 이상 관측치를 서로 다른 군집으로 이동할 수 없을 때까지 이 과정이 반복됩니다. 이 때 모든 관측치는 위에서 설명한 기준에 따라 가장 가까운 군집에 있게 됩니다.

관측 개체의 계층적 군집 분석에서와 달리 K-평균 군집 분석 절차를 사용하여 두 개의 관측치를 결합한 후에 서로 다른 군집으로 분리할 수 있습니다.

K-평균 절차는 군집에 대한 적합한 시작 점이 있는 경우 가장 효과적입니다.

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