按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。你好，
我從一些客戶那裡得到了一些問題，我試圖找到解決方案，但直到現在還沒有找到。
希望你的想法分享。
這是情況。
他們生產產品 B 並在每個產品（批次）中測量 5 分，如下所示。
和T嘿想根據 5 分的值對 5 個最相似的產品進行分組
（假設有100個產品，5個點，500個測量數據）
1. 我們可以根據一些統計數據（平均值、標準差和其他計算平面度的方法等）對 5 個點進行分組。
但我認為這些方法與聚類相比不太合理。
2. 我嘗試了 Hierarchy 和 K-Means。 在這種情況下，這些方法也有一些局限性。
他們希望在每個集群中按固定數量（即 4 或 5）的產品進行分組。
我看到類似的關於農產品分級的東西，但我不記得了。
還有其他想法嗎？
提前致謝
益壽
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。你好，建，你好基督教，
感謝您的討論。
協變量 DOE ? 我不太清楚。
PCA 怎麼樣？
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。沒問題。 Covariate DoE 確實允許您創建相同大小的相同組，這是該線程的初始焦點。
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。謝謝@劍草- 當然，是的，非常有意義；誤解了需要“相似”的內容，並被另一個線程啟動。 我很抱歉！
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。基督教，
據我了解，協變量 DoE 可用於創建相似的組，而聚類是將相似的對象分配到不同的組中。這就像變量內與變量間。
在你的數據進來之前，我只是做了一個比較：使用距離與分組。在 Big Class 上使用協變量 DoE 進行分組。 以下是分組中使用的三個協變量或聚類變量的方差分析：年齡、身高和體重：
如您所見，按距離分組創建四個具有不同均值的組（左列），而通過協變量 DoE 分組產生四個具有相似均值的組（右列）；
這有意義嗎？
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。@劍草這是否是使用協變量 DoE 的另一個實例，使用該線程中提到的關於老鼠的塊？ 我沒有將協變量 DoE 中幕後發生的事情與聚類方法進行比較，但似乎應用程序是相似的：最佳地創建定義大小的等效組。
道歉，相關主題這裡.我還附上了用於探索這個想法的文件。 在這種情況下，只有 1 個協變量權重（儘管源表有 2 個，所以我可以探索不同的分佈）。
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。我看到您使用了從 20 個集群解決方案中保存的距離，即到每個集群質心的距離。 嘗試使用從 0 開始的縮放距離（您可以運行一個集群，然後刪除平均值）。 但是，這只是計算對象之間相似度的一種方式。
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。由於客戶的懇切要求，我無法分享原始數據，所以我創建了一個類似的數據結構。
請給出你的想法
謝謝
益壽
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。嗨，簡，
感謝您的寶貴意見。
我可以根據您的意見製作相同大小的集群。（數據大小 135 = 27*5）
Ceiling(
(Col Rank( :"Distance Formula(K Means)"n ) /
Col Number( :"Distance Formula(K Means)"n )) * 27
)
然而，使用 k-means 距離進行聚類似乎不是一種合適的方法。 關鍵是按相同大小對相似的事物進行分組。 我認為這不是對類似事物進行分組的正確方法。
我附上了3個gif動畫
回复：按集群中固定數量（即 4 或 5）的產品分組。Ikju：聚類的局限性是什麼？ 你沒有得到同等規模的團體？
如果是這樣，您可以在為單集群解決方案運行 kmeans 並保存距離後使用此 JSL*：
（（列秩c（：距離公式）/列數（：距離公式））* N行（）/：組大小）
（*改編自菲爾凱的郵政.)
