一位业务分析师想将 22 个成功的中小型制造公司分类为有意义的组,以备将来分析。该分析师收集了有关客户数、回报率、销售量和公司经营年数的数据。为了开始分组过程,该分析师将公司分成三个初始组:老牌、成长中和初创。

  1. 打开样本数据集,业务指标.MTW
  2. 选择统计 > 多变量 > K 均值聚类
  3. 变量中,输入客户 '回报率' 销售量 年数
  4. 分割指定依据下,选择初始分割列并输入初始值
  5. 选择标准化变量
  6. 单击存储。在聚类成员列中,键入最终
  7. 在每个对话框中单击确定

解释结果

根据商业分析师提供的初始分组,K 均值聚类将 22 家公司归类到 3 个聚类:4 家成熟的公司、8 家中等成长型公司和 10 家新公司。Minitab 将各个观测值的聚类成员存储在工作表中的最终列。

聚类 1(成熟公司)在 3 个聚类中变异性最小,且到质心的平均距离值最小 (0.578)。聚类 1 的观测值也最少 (4)。

K 均值聚类分析: 客户, 回报率, 销售量, 年数

方法 点群数 3 标准化变量 是
最终分割 观测值 到质心的 到质心的 个数 类内平方和 平均距离 最大距离 聚类1 4 1.593 0.578 0.884 聚类2 8 8.736 0.964 1.656 聚类3 10 12.921 1.093 1.463
聚类质心 变量 聚类1 聚类2 聚类3 总质心 客户 1.2318 0.5225 -0.9108 0.0000 回报率 1.2942 0.2217 -0.6950 0.0000 销售量 1.1866 0.5157 -0.8872 0.0000 年数 1.2030 0.5479 -0.9195 0.0000
聚类质心之间的距离 聚类1 聚类2 聚类3 聚类1 0.0000 1.5915 4.1658 聚类2 1.5915 0.0000 2.6488 聚类3 4.1658 2.6488 0.0000
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