안녕하세요 - 다음 상황에 사용할 최상의 군집 분석 방법(예: 주성분 분석, k-평균 등)을 결정하려고 합니다.각각 샘플 결과가 있는 웰에 해당하는 12,928개의 레코드가 있는 매핑된 데이터 세트가 있습니다.데이터의 각 행(내 지도의 각 위치)에는 우물 이름, 위도, 경도, 화합물 A, 화합물 B, 화합물 C, 화합물 D, 화합물 E 등(총 8가지 화합물)의 결과가 있습니다.이러한 유정은 1) 공기 침적, 2) 공정 폐기물 또는 3) 두 가지(혼합)의 조합 중 하나에 의해 오염되었습니다.그리고 각 소스는 고유한 소스 시그니처와 연관됩니다(예: 공기 증착 소스는 높은 화합물 X와 낮은 화합물 Y를 갖는 경향이 있는 반면, 프로세스 용수는 높은 화합물 Y와 Z와 낮은 화합물 X를 갖는 경향이 있습니다.).따라서 내 데이터 세트의 각 행(예: 우물 위치)은 세 가지 오염원 중 하나와 연결됩니다. 내 목표는 내 데이터 세트의 각 레코드(즉, 위치)에 대해 가장 가능성이 높은 소스를 식별하는 것입니다.
중요한 것은 내 데이터 세트에 있는 ~800개 레코드의 하위 집합이 공기 증착 소스 서명과 연관되어 있는 것으로 알려져 있다는 것입니다.따라서 이 데이터 하위 집합은 공기 증착 서명에 대한 교육 세트로 사용할 수 있습니다.또한 프로세스 폐기물 소스 서명을 나타내는 ~50개 레코드의 하위 집합을 생각해낼 수 있습니다.
JMP 또는 JMP Pro에서 제안된 접근 방식은 대단히 감사하겠습니다.미리 감사드립니다!
