Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.Ciao,
Ho ricevuto una domanda da alcuni clienti, ho provato a trovare una soluzione ma non sono ancora riuscita a trovarla.
Spero che la tua idea sia condivisa.
Ecco la situazione.
Producono il prodotto B e misurano 5 punti in ogni prodotto (lotti) come di seguito.
E T vogliono raggruppare 5 prodotti più simili in base al valore di 5 punti
(Supponiamo che ci siano 100 prodotti, 5 punti e 500 dati di misurazione)
1. Possiamo raggruppare in base ad alcune statistiche (media, stdev e altri metodi per calcolare la planarità ecc.) per 5 punti.
Ma penso che questi metodi siano meno ragionevoli rispetto al Clustering.
2. Ho provato Gerarchia e K-Means. In questo caso, questi metodi hanno anche alcune limitazioni.
Vogliono raggruppare per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in ogni cluster.
Ho visto qualcosa di simile sulla classificazione dei prodotti agricoli, ma non riuscivo a ricordare.
Ci sono altre idee?
Grazie in anticipo
Ikju
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.Ikju: Qual è la limitazione del clustering? Non hai ricevuto i gruppi di uguali dimensioni?
In tal caso, puoi utilizzare questo JSL* dopo aver eseguito kmeans per una soluzione a un cluster e salvare le distanze:
((Col Rankc(:Formula distanza ) / Numero col( :Formula distanza )) * N riga() / :Dimensione gruppo)
(*adattato da Phil Kay's inviare .)
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.ciao Jian,
Grazie per i tuoi preziosi commenti.
Posso creare cluster di dimensioni uguali in base ai tuoi commenti. (dimensione dei dati 135 = 27 * 5)
Ceiling(
(Col Rank( :"Distance Formula(K Means)"n ) /
Col Number( :"Distance Formula(K Means)"n )) * 27
)
Tuttavia, il raggruppamento utilizzando la distanza k-media non sembra essere un metodo appropriato. La chiave è raggruppare cose simili per uguali dimensioni. Non credo che questo sia il modo corretto per raggruppare cose simili.
Ho allegato 3 gif animate
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.A causa della seria richiesta del cliente, non ho potuto condividere i dati originali, quindi ho creato una struttura dati simile.
Per favore, dai le tue idee
Grazie
Ikju
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.Vedo che hai usato le distanze salvate da una soluzione a 20 cluster, che sono le distanze dal centroide di ciascun cluster. Prova a utilizzare le distanze scalate da 0 (puoi eseguire un cluster e quindi rimuovere i mezzi). Tuttavia, questo è solo un modo per calcolare la somiglianza tra gli oggetti.
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.@jiancao Sarebbe questo un altro esempio dell'uso della covariata DoE, usando i blocchi come menzionato in quel thread sui topi? Non ho confrontato ciò che sta accadendo dietro le quinte in covariate DoE con i metodi di clustering, ma sembra che l'applicazione sia simile: creare in modo ottimale gruppi equivalenti di dimensioni definite.
Scuse, thread correlato qui .Ho anche allegato il file utilizzato per esplorare l'idea. Solo 1 covariata, peso, in questo caso (sebbene la tabella di origine ne abbia 2, quindi potrei esplorare diverse distribuzioni).
Re: Raggruppamento per numero fisso (cioè 4 o 5) di prodotti in cluster.Cristiano,
Covariate DoE, a quanto ho capito, può essere utilizzato per creare gruppi simili, mentre il clustering consiste nell'assegnare oggetti simili in gruppi diversi. è come all'interno della variabilità vs tra variabilità.
Prima che arrivassero i tuoi dati, ho appena fatto un confronto: raggruppamento usando la distanza rispetto. raggruppamento utilizzando la covariata DoE su Big Class. Di seguito è riportata l'ANOVA sulle tre covariate o variabili di clustering utilizzate nel raggruppamento: età, altezza e peso:
Come puoi vedere, il raggruppamento per distanze crea quattro gruppi con mezzi diversi (colonna di sinistra), mentre il raggruppamento tramite covariate DoE produce quattro gruppi con mezzi simili (colonna di destra) ;
ha senso?
