K-평균 군집 예

한 비즈니스 분석가가 성공적인 중소 제조업체 22곳을 향후 분석에 사용할 수 있는 그룹으로 분류하려고 합니다. 이 분석가는 고객 수, 수익률, 매출액 및 사업년수에 대한 데이터를 수집합니다. 비즈니스 분석가는 분할 공정을 시작하기 위해 회사를 기성 회사, 중간 성장 회사, 신생 회사 등 세 가지 초기 그룹으로 구분합니다,

표본 데이터 집합비즈니스측정기준.MWX을 엽니다.
통계분석 > 다변량 > K-평균 군집을 선택합니다.
변수에 고객 '수익률' 매출액기간(년)을 입력합니다.
분할 지정 기준에서 초기 분할 열을 선택하고 초기을 입력합니다.
변수 표준화을 선택합니다.
저장을 클릭합니다. 소속 군집 열에 최종을 입력합니다.
각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

결과 해석

비즈니스 분석가가 제공한 초기 그룹을 기반으로 K-평균 군집 분석은 22개의 회사를 기성 업체 4개, 중간 성장 업체 8개 및 신생 업체 10개 등 3개의 군집으로 분류합니다. Minitab에서는 각 관측치의 소속 군집을 워크시트의 최종 열에 저장합니다.

군집 1(기성 업체)이 중심으로부터의 평균 거리 값(0.578)이 가장 작아 세 군집 중에서 변동성이 가장 작습니다. 군집 1은 또한 관측치 수가 가장 작습니다(4).

방법

군집 수	3
표준화 변수	예

최종 분할

	관측치 수	군집 내 제곱합	중심으로부터 평균 거리	중심으로부터 최대 거리

군집1	4	1.593	0.578	0.884
군집2	8	8.736	0.964	1.656
군집3	10	12.921	1.093	1.463

군집 중심

변수	군집1	군집2	군집3	총 중심

고객	1.2318	0.5225	-0.9108	0.0000
수익률	1.2942	0.2217	-0.6950	0.0000
매출액	1.1866	0.5157	-0.8872	0.0000
기간(년)	1.2030	0.5479	-0.9195	0.0000

군집 중심 간 거리

	군집1	군집2	군집3

군집1	0.0000	1.5915	4.1658
군집2	1.5915	0.0000	2.6488
군집3	4.1658	2.6488	0.0000