Алгоритм K-средних HANA (R)

Свойства, которые можно настроить для алгоритма K-средних HANA (R).

Синтаксис Этот алгоритм используется для кластеризации связанных наблюдений в группы при отсутствии априорных сведений о взаимоотношениях между ними. При его использовании наблюдения кластеризуются в k групп, где значение k предоставляется в виде параметра ввода. Далее каждое наблюдение относится к соответствующему кластеру на основании его близости к среднему значению кластера. Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто схождение кластеров.
Примечание
  • При каждом выполнении алгоритма K-средних HANA (R) число кластеров может изменяться. Тем не менее, число наблюдений в каждом кластере остается одинаковым
  • Создание моделей на основе алгоритма K-средних HANA (R) не поддерживается.
Свойства алгоритма K-средних HANA (R)
Таблица 1: Свойства алгоритма K-средних HANA (R)
Свойство Описание
Режим вывода Выберите режим, в котором требуется использовать выходные данные этого алгоритма.
Функции Выберите столбцы ввода, для которых будет выполняться анализ.
Число кластеров Введите число групп для кластеризации. Значение по умолчанию – 5.
Имя кластера Введите имя создаваемого столбца, который содержит номера кластеров.
Максимальное число итераций Введите допустимое число итераций при поиске кластеров. Значение по умолчанию – 100.
Число начальных наборов центров Введите число задаваемых случайным образом начальных наборов центров для кластеризации (nstart). Значение по умолчанию – 1.
Начальное значение исходных центров кластеров Введите значение для произвольного выбора исходных центров кластеров из импортированных данных.
Тип алгоритма Выберите тип алгоритма для кластеризации по методу K-средних HANA (R).