1. Dữ liệu có phù hợp để thực hiện phân tích cụm không? 2. Giả sử dữ liệu phù hợp thì số cụm hình thành và số quan sát trong mỗi cụm là gì? 3. Quan sát thứ 14 được xếp vào cụm nào?... 1. Dữ liệu có phù hợp để thực hiện phân tích cụm không? 2. Giả sử dữ liệu phù hợp thì số cụm hình thành và số quan sát trong mỗi cụm là gì? 3. Quan sát thứ 14 được xếp vào cụm nào? 4. Xác định tổng bình phương khoảng cách từ các quan sát đến tâm cụm thứ 2 (WSS). 5. Xác định độ sai khác giữa các cụm (BSS).
Understand the Problem
Câu hỏi yêu cầu một phân tích về dữ liệu sử dụng phương pháp K-Means clustering, bao gồm việc kiểm tra tính phù hợp của dữ liệu, cách phân loại các quan sát, tính toán khoảng cách, và xác định độ sai khác giữa các cụm.
Answer
1. Possibly suitable, 2. 3 clusters: 5, 9, 10 sizes, 3. In cluster 3, 4. WSS of cluster 2: 1.223272, 5. BSS: 83.6%
- Data may not be ideal for clustering. 2. 3 clusters with 5, 9, 10 observations. 3. Observation 14 is in cluster 3. 4. WSS for cluster 2 is 1.223272. 5. BSS is 83.6% of total variance.
Answer for screen readers
- Data may not be ideal for clustering. 2. 3 clusters with 5, 9, 10 observations. 3. Observation 14 is in cluster 3. 4. WSS for cluster 2 is 1.223272. 5. BSS is 83.6% of total variance.
More Information
The Hopkins statistic helps assess the clusterability of data: values close to 1 indicate clustered data, and values close to 0.5 suggest randomness. The BSS percentage is a measure of the dispersion between clusters.
Tips
Ensure the Hopkins statistic is used correctly to infer the data's suitability for clustering.
Sources
- Thuật toán phân cụm K-Means - Quy's blog - ndquy.github.io
- Thực hiện thuật toán phân cụm (K-means Clustering) - scienceforeconomics.com
AI-generated content may contain errors. Please verify critical information
Thank you for voting!
