Interpretar os principais resultados para Agrupar K-Médias

Conclua as etapas a seguir para interpretar uma análise de agrupamentos de k-médias. A saída principal inclui as observações e as medidas de variabilidade para os agrupamentos na participação final.

Etapa 1: Examinar os agrupamentos finais

Examine os agrupamentos finais para ver se os agrupamentos na partição final fazem sentido intuitivo, com base na partição inicial que você especificou. Verifique se o número de observações em cada agrupamento satisfaz seus objetivos de agrupamento. Se um agrupamento contiver muito poucos ou excesso de observações, você deve realizar a análise novamente usando outra partição inicial.

Análise de Agrupamentos de K-médias: Clientes; Taxa de retorno; Vendas; Anos

Método Número de agrupados 3 Variáveis padronizadas Sim
Partição Final Dentro da soma de quadrados Distância Distância Número de do média do máxima do observações agrupado centróide centróide Agrupado1 4 1,593 0,578 0,884 Agrupado2 8 8,736 0,964 1,656 Agrupado3 10 12,921 1,093 1,463
Centróides do grupo Centróide Variável Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 global Clientes 1,2318 0,5225 -0,9108 0,0000 Taxa de retorno 1,2942 0,2217 -0,6950 0,0000 Vendas 1,1866 0,5157 -0,8872 0,0000 Anos 1,2030 0,5479 -0,9195 0,0000
Distâncias Entre Centróides do Grupo Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 Agrupado1 0,0000 1,5915 4,1658 Agrupado2 1,5915 0,0000 2,6488 Agrupado3 4,1658 2,6488 0,0000
Principais resultados: Partição final

Nesses resultados, o Minitab agrupa dados para 22 empresas em 3 agrupamentos com base na partição inicial que foi especificada. O Agrupamento 1 contém 4 observações e representa empresas maiores, estabelecidas. O Agrupamento 2 contém 8 observações e representa empresas de crescimento médio. O Agrupamento 3 contém 10 observaçõe s e representa empresas jovens. Um analista de negócios acredita que esses agrupamentos finais são adequados para os dados.

Observação

Para ver a qual agrupamento cada observação pertence, você deve inserir uma coluna de armazenamento quando realizar a análise. O Minitab armazena os identificadores do agrupamento de cada observação em uma coluna na worksheet.

Etapa 2: Avaliar a variabilidade dentro de cada agrupamento

Examine a variabilidade das observações dentro de cada agrupamento, usando distância das medições do centroide. Os agrupamentos com valores maiores exibem maior variabilidade das observações dentro do agrupamento. Se a diferença na variabilidade entre agrupamentos for muito alta, você deve realizar a análise novamente usando outra partição inicial.

Análise de Agrupamentos de K-médias: Clientes; Taxa de retorno; Vendas; Anos

Método Número de agrupados 3 Variáveis padronizadas Sim
Partição Final Dentro da soma de quadrados Distância Distância Número de do média do máxima do observações agrupado centróide centróide Agrupado1 4 1,593 0,578 0,884 Agrupado2 8 8,736 0,964 1,656 Agrupado3 10 12,921 1,093 1,463
Centróides do grupo Centróide Variável Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 global Clientes 1,2318 0,5225 -0,9108 0,0000 Taxa de retorno 1,2942 0,2217 -0,6950 0,0000 Vendas 1,1866 0,5157 -0,8872 0,0000 Anos 1,2030 0,5479 -0,9195 0,0000
Distâncias Entre Centróides do Grupo Agrupado1 Agrupado2 Agrupado3 Agrupado1 0,0000 1,5915 4,1658 Agrupado2 1,5915 0,0000 2,6488 Agrupado3 4,1658 2,6488 0,0000
Principais resultados: Distância média do centroide

Nesses resultados, a distância média do centroide é menor para o Agrupamento 1 (0,578) e maior para o Agrupamento 3 (1,093). Isso indica que o Agrupamento 1 tem a menor variabilidade e o Agrupamento 3 tem a maior variabilidade. Contudo, o Agrupamento 1 tem o mínimo das observações (4) e o Agrupamento 3 tem o máximo das observações (10), o que podem explicar, parcialmente, a diferença na variabilidade.

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