使用JMP®進行聚類分析的增強結果的數據標準化 使用JMP®進行聚類分析的增強結果的數據標準化
Mantosh Kumar Sarkar，俄克拉荷馬州立大學學生
數據轉換在通過聚類分析（一種用於市場細分的流行技術）獲得更好結果方面發揮著關鍵作用。通過聚類分析用於市場細分的客戶調查數據通常表現出受訪者的反應方式。默認和極端響應樣式等響應樣式可能會影響聚類分析的結果。最近的研究表明，雙標準化（行和列的標準化）和範圍標準化是消除響應風格主導群集結果的良好候選者，Pagolu等。（2011年）。但是，JMP不提供這些特殊的標準化功能。本文展示瞭如何使用其強大的腳本語言（JSL）在JMP中實現雙重標準化。為了測試我們的代碼是否正常運行，我們使用了來自液壓和氣動行業的企業對企業公司的客戶調查數據。9分評定量表用於衡量客戶對問題的回答，如下圖1所示。
質量和可靠性
