관측 개체 군집 분석 개요

공통 특성을 공유하는 관측치를 그룹으로 결합하려면 관측 개체 군집 분석을 사용합니다. 이 분석은 그룹 형성 방법에 대한 초기 정보가 없는 경우에 적절합니다.

예를 들어, 한 스포츠 용품 회사의 디자이너가 군집 관측을 사용하여 새 축구 골키퍼 장갑을 검사하기 위한 여러 그룹을 정의합니다. 디자이너는 키, 몸무게, 잘 쓰는 손 등 유사성을 기준으로 장갑을 착용하는 선수들을 분류하려고 합니다.

군집 관측은 계층적 절차를 사용하여 그룹을 형성합니다. 최종 단계에서 하나의 그룹에만 모든 관측치가 포함될 때까지 각 단계에서 두 그룹(군집)이 결합됩니다. 군집 분석 과정의 각 단계에서 Minitab은 관측치의 최종 그룹을 선택하는 데 도움이 되도록 그룹에 대한 유사성과 거리 값을 계산합니다. 각 단계에서 그룹화 결과를 시각화하기 위해 덴도그램을 표시할 수도 있습니다.

이 분석의 위치

관측 개체 군집을 분석하려면 통계분석 > 다변량 > 관측 개체 군집 분석을 선택합니다.

대체 분석 사용 시기

  • 그룹의 초기 시작 점을 제공하기에 충분한 정보가 있는 경우 K-평균 군집 분석을 사용합니다.
  • 관측치에 대한 올바른 최종 그룹을 알고 있고 새 관측치를 해당 그룹으로 분류하려면 판별 분석을 사용합니다.
  • 관측치 대신 변수를 그룹화하려면 변수 군집 분석을 사용합니다.
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