按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。你好，
我从一些客户那里得到了一些问题，我试图找到解决方案，但直到现在还没有找到。
希望你的想法分享。
这是情况。
他们生产产品 B 并在每个产品（批次）中测量 5 分，如下所示。
和T嘿想根据 5 分的值对 5 个最相似的产品进行分组
（假设有100个产品，5个点，500个测量数据）
1. 我们可以根据一些统计数据（平均值、标准差和其他计算平坦度等的方法）分组为 5 个点。
但我认为这些方法与聚类相比不太合理。
2. 我尝试了 Hierarchy 和 K-Means。 在这种情况下，这些方法也有一些局限性。
他们希望在每个集群中按固定数量（即 4 或 5）的产品进行分组。
我看到类似的关于农产品分级的东西，但我不记得了。
还有其他想法吗？
提前致谢
益寿
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。嗨健，你好基督教，
感谢您的讨论。
协变量 DOE ? 我不太清楚。
PCA 怎么样？
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。没问题。 Covariate DoE 确实允许您创建相同大小的相同组，这是该线程的初始焦点。
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。谢谢@剑草- 当然，是的，非常有意义；误解了需要“相似”的内容，并被另一个线程启动。 我很抱歉！
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。基督教，
据我了解，协变量 DoE 可用于创建相似的组，而聚类是将相似的对象分配到不同的组中。这就像变量内与变量间。
在你的数据进来之前，我只是做了一个比较：使用距离与分组。在 Big Class 上使用协变量 DoE 进行分组。 以下是分组中使用的三个协变量或聚类变量的方差分析：年龄、身高和体重：
如您所见，按距离分组创建四个具有不同均值的组（左列），而通过协变量 DoE 分组产生四个具有相似均值的组（右列）；
这有意义吗？
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。@剑草这是否是使用协变量 DoE 的另一个实例，使用该线程中提到的关于老鼠的块？ 我没有将协变量 DoE 中幕后发生的事情与聚类方法进行比较，但似乎应用程序是相似的：最佳地创建定义大小的等效组。
道歉，相关主题这里.我还附上了用于探索这个想法的文件。 在这种情况下，只有 1 个协变量权重（尽管源表有 2 个，所以我可以探索不同的分布）。
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。我看到您使用了从 20 个集群解决方案中保存的距离，即到每个集群质心的距离。 尝试使用从 0 开始的缩放距离（您可以运行一个集群，然后删除平均值）。 但是，这只是计算对象之间相似度的一种方式。
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。由于客户的恳切要求，我无法分享原始数据，所以我创建了一个类似的数据结构。
请给出你的想法
谢谢
益寿
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。嗨，简，
感谢您的宝贵意见。
我可以根据您的意见制作相同大小的集群。（数据大小 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 距离进行聚类似乎不是一种合适的方法。 关键是按相同大小对相似的事物进行分组。 我认为这不是对类似事物进行分组的正确方法。
我附上了3个gif动画
回复：按集群中固定数量（即 4 或 5）的产品分组。Ikju：聚类的局限性是什么？ 你没有得到同等规模的团体？
如果是这样，您可以在为单集群解决方案运行 kmeans 并保存距离后使用此 JSL*：
（（列秩c（：距离公式）/列数（：距离公式））* N行（）/：组大小）
（*改编自菲尔凯的邮政.)
