모든 순서 데이터에 대해 JMP의 계층적 클러스터링 기능을 사용하고 Ward 옵션이 아닌 옵션이 얼마나 잘 작동하는지 시험해 본 사람이 있습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />그래서 클러스터 분석을 사용하여 JMP에서 클러스터를 구축하려고 하는데 데이터가 모두 범주형이므로 다른 옵션 중 일부가 더 잘 작동할 수 있을지 궁금합니다. 다행스럽게도 JMP 매뉴얼에는 사용할 드롭다운에 대한 내용이 거의 없으며 인터넷은 모든 범주형 데이터에 대해 서로 다른 알고리즘을 사용해야 한다고 제안하는 것 외에는 특별히 도움이 되지 않았습니다. 어떤 제안이라도 대단히 감사하겠습니다. 감사합니다.
Re: 모든 순서 데이터에 대해 JMP의 계층적 클러스터링 기능을 사용하고 Ward 옵션이 아닌 옵션이 얼마나 잘 작동하는지 시험해 본 사람이 있습니까?배경을 제공해 주셔서 감사드리며, 링크가 깨져서 죄송합니다. 다중 대응 분석 (MCA) . 당신이 말한 것을 감안할 때, 나는 확실히 살펴보고 무엇이 나타나는지 볼 것입니다. http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analytic.shtml
Re: 모든 순서 데이터에 대해 JMP의 계층적 클러스터링 기능을 사용하고 Ward 옵션이 아닌 옵션이 얼마나 잘 작동하는지 시험해 본 사람이 있습니까?안녕하세요 이안님,
빠른 응답에 감사드립니다. 나는 단지 서수로 태그를 붙이는 것이 아니라 그것을 철자해야 한다고 생각합니다. 그렇습니다. 내 데이터는 모두 범주형이며 연속 데이터도 없고 명목형 데이터도 없습니다. 데이터가 포함된 열이 최대 200개 정도 있을 수 있으며 클러스터 기능을 사용하여 이러한 열이 어떤 자연적인 순서에 속하는지 결정하려고 합니다. 따라서 이것은 전 세계적으로 판매되는 제품이 있지만 전 세계적으로 제출되는 방식이 각 국가/시장마다 약간 다른 복잡한 상황입니다. 제품은 등록된 방식으로 판매되어야 합니다. 각 파일링에는 판매 준비가 완료되기 전에 제품을 제조하고 분석하는 방법에 미묘한 차이가 있을 수 있습니다. 나는 공급 측면에서 어떤 자연 그룹 시장/국가가 속하는지 찾은 다음 공급 부족이 없고 모든 제품이 유사하게 되도록 각 국가의 제품 상태/신고를 정렬하는 데 가장 적합한 전략을 다시 확인하려고 노력하고 있습니다. 최대한 빨리. 그게 말이 되기를 바라나요?
그렇다면 그런 작업에 어떤 알고리즘을 사용하는 것이 가장 좋습니까? 기본 "와드"를 사용하면 안 될 것 같은데요?
도와주셔서 감사합니다!
Re: 모든 순서 데이터에 대해 JMP의 계층적 클러스터링 기능을 사용하고 Ward 옵션이 아닌 옵션이 얼마나 잘 작동하는지 시험해 본 사람이 있습니까?스레드에서는 데이터가 범주형인지 순서형인지(또는 두 가지가 혼합된 것일 수도 있음) 알 수 없습니다. 구어체나 기술적인 의미로 '클러스터'를 사용하는 경우도 마찬가지입니다.
데이터가 범주형이라면 다음을 확실히 살펴보겠습니다. http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analytic.shtml . 범주형 변수와 연속형 및/또는 순서형 변수가 혼합되어 있는 경우 후자의 변수를 범주형으로 만들어 해당 변수도 MCA에 포함될 수 있도록 옹호하는 사람들도 있습니다. 이 프로세스에서는 정보가 손실되지만 때로는 변수를 전혀 포함하지 않는 것보다 더 나을 수도 있습니다. 그리고 여러분이 검색을 통해 발견한 것처럼 일부는 MCA의 출력을 클러스터링의 입력으로 사용하는 것을 옹호하며 여러분도 확실히 이것을 시도해 볼 수 있습니다.
그러나 궁극적으로 '최적'이거나 실행 가능한 방법은 설정한 특정 목표(결과가 실제로 어떻게 사용될 것인가?)와 보유하고 있는 데이터가 얼마나 잘 작동하는지(또는 작동하지 않는지...)에 따라 달라집니다. 이러한 목표 달성을 지원합니다. 간단한 그래픽 및 설명 요약이 올바른 방향을 찾는 데 도움이 된다는 것은 말할 필요도 없습니다.
