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)。

方法

点群数3
标准化变量

最终分割

观测值个数类内平方和到质心的平均距离到质心的最大距离
         
聚类141.5930.5780.884
聚类288.7360.9641.656
聚类31012.9211.0931.463

聚类质心

变量聚类1聚类2聚类3总质心
         
客户1.23180.5225-0.91080.0000
回报率1.29420.2217-0.69500.0000
销售量1.18660.5157-0.88720.0000
年数1.20300.5479-0.91950.0000

聚类质心之间的距离

聚类1聚类2聚类3
       
聚类10.00001.59154.1658
聚类21.59150.00002.6488
聚类34.16582.64880.0000