데이터가 혼합 모델인 경우 JMP를 사용하여 클러스터링 분석을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?데이터가 연속형 변수와 범주형 변수가 포함된 혼합 모델인 경우 JMP를 사용하여 군집 분석을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? K-Means는 연속 변수에만 작동하는 것 같습니다. 오른쪽? 미리 감사드립니다.
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 데이터가 혼합 모델인 경우 JMP를 사용하여 클러스터링 분석을 수행하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?안녕 @묻다 ,
K-평균 및 정규 혼합은 숫자 열만 필요한 클러스터링 방법입니다. 여기에서 클러스터링 방법에 대한 자세한 내용과 비교를 볼 수 있습니다. 클러스터링 관측을 위한 플랫폼 개요
범주형 열과 숫자형 열이 있는 데이터세트가 있는 경우 다음을 시도해 볼 수 있습니다. 계층적 클러스터 플랫폼.
이 플랫폼에서는 다양한 방법(Ward, Average, Centroïd, ...)에 액세스할 수 있으며 계층적 클러스터링에서는 선험적으로 클러스터 수를 지정할 필요가 없으므로 이 접근 방식은 다음에 대한 철저한 개요를 제공할 수 있다는 점에서 흥미롭습니다. 다양한 수준의 관찰/샘플 간의 가능한 링크.
더 많은 정보는 여기에서 확인하실 수 있습니다: 클러스터링 | JMP
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