Применение кластерного анализа в Microsoft Excel

Одним из инструментов для решения экономических задач является кластерный анализ. С его помощью кластеры и другие объекты массива данных классифицируются по группам. Данную методику можно применять в программе Excel. Посмотрим, как это делается на практике.

Использование кластерного анализа

С помощью кластерного анализа можно проводить выборку по признаку, который исследуется. Его основная задача – разбиение многомерного массива на однородные группы. В качестве критерия группировки применяется парный коэффициент корреляции или эвклидово расстояние между объектами по заданному параметру. Наиболее близкие друг к другу значения группируются вместе.

Хотя чаще всего данный вид анализа применяют в экономике, его также можно использовать в биологии (для классификации животных), психологии, медицине и во многих других сферах деятельности человека. Кластерный анализ можно применять, используя для этих целей стандартный набор инструментов Эксель.

Пример использования

Имеем пять объектов, которые характеризуются по двум изучаемым параметрам – x и y.

  1. Применяем к данным значениям формулу эвклидового расстояния, которое вычисляется по шаблону:

    =КОРЕНЬ((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)

  2. Изучаемые объекты в Microsoft Excel
  3. Данное значение вычисляем между каждым из пяти объектов. Результаты расчета помещаем в матрице расстояний.
  4. Матрица расстояний в Microsoft Excel
  5. Смотрим, между какими значениями дистанция меньше всего. В нашем примере — это объекты 1 и 2. Расстояние между ними составляет 4,123106, что меньше, чем между любыми другими элементами данной совокупности.
  6. Расстояние между объектами минимально в Microsoft Excel
  7. Объединяем эти данные в группу и формируем новую матрицу, в которой значения 1,2 выступают отдельным элементом. При составлении матрицы оставляем наименьшие значения из предыдущей таблицы для объединенного элемента. Опять смотрим, между какими элементами расстояние минимально. На этот раз – это 4 и 5, а также объект 5 и группа объектов 1,2. Дистанция составляет 6,708204.
  8. Расстояние между объектами минимально во второй матрице в Microsoft Excel
  9. Добавляем указанные элементы в общий кластер. Формируем новую матрицу по тому же принципу, что и в предыдущий раз. То есть, ищем самые меньшие значения. Таким образом мы видим, что нашу совокупность данных можно разбить на два кластера. В первом кластере находятся наиболее близкие между собой элементы – 1,2,4,5. Во втором кластере в нашем случае представлен только один элемент — 3. Он находится сравнительно в отдалении от других объектов. Расстояние между кластерами составляет 9,84.
Итоговое значение в Microsoft Excel

На этом завершается процедура разбиения совокупности на группы.

Как видим, хотя в целом кластерный анализ и может показаться сложной процедурой, но на самом деле разобраться в нюансах данного метода не так уж тяжело. Главное понять основную закономерность объединения в группы.

Помогла ли Вам статья?
Да Нет
Задайте вопрос или оставьте мнение
Получить ответ на Email
Уведомить о

2 ответов
По рейтингу
Новые Старые
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Алексей
3 сентября 2020 04:49

нет автоматизации, все как на калькуляторе, а не в электронных таблицах

Аноним
19 августа 2021 07:29

Добрый ден, можете направить шаблон ?
не получается

Инструкции по операционным системам:
AndroidAndroid iOSiOS Windows 11Windows 11 Windows 10Windows 10 Windows 7Windows 7 Windows 8Windows 8 Windows XPWindows XP Общее по компьютерамОбщее по компьютерам LinuxLinux macOSmacOS
Инструкции по мессенджерам и соц.сетям:
ВконтактеВконтакте ОдноклассникиОдноклассники TelegramTelegram ViberViber WhatsAppWhatsApp SkypeSkype ZoomZoom InstagramInstagram
Инструкции по работе в программах:
WordWord ExcelExcel PowerPointPowerPoint OutlookOutlook DirectXDirectX PhotoshopPhotoshop LightroomLightroom Premiere ProPremiere Pro Google ChromeGoogle Chrome Яндекс БраузерЯндекс Браузер Mozilla FirefoxMozilla Firefox OperaOpera Internet ExplorerInternet Explorer Уроки по остальным браузерамПо остальным браузерам Расширения для браузеровРасширения браузеров Уроки по антивирусамПо антивирусам AvastAvast AudacityAudacity Apple IDApple ID AutoCADAutoCAD BandicamBandicam BlueStacksBlueStacks DAEMON ToolsDAEMON Tools DiscordDiscord Epic GamesEpic Games FL StudioFL Studio HamachiHamachi iСloudiСloud iTunesiTunes OBSOBS OriginOrigin Play MarketPlay Market Sony VegasSony Vegas SpotifySpotify SteamSteam TeamViewerTeamViewer The Bat!The Bat! TikTokTikTok TunngleTunngle UltraISOUltraISO uTorrentuTorrent VirtualBoxVirtualBox Торрент клиентыТоррент клиенты Яндекс ДискЯндекс Диск Яндекс.КартыЯндекс.Карты Яндекс.НавигаторЯндекс.Навигатор В остальных программахВ остальных программах Драйвера для устройствДрайвера Подборки программПодобрать программу Остальные программыСкачать программы
Инструкции по онлайн-сервисам:
ЯндексЯндекс GoogleGoogle ДзенДзен YouTubeYouTube FacebookFacebook TwitterTwitter AliExpressAliExpress AvitoAvito ChatGPTChatGPT QiwiQiwi Другие онлайн-сервисыДругие сервисы Все о почтеВсе о почте Яндекс почтаЯндекс почта GmailGmail Почта Mail.ruПочта Mail.ru Рамблер почтаРамблер почта
Инструкции по телефонам:
SamsungSamsung XiaomiXiaomi HuaweiHuawei Прошивки устройствПрошивки телефонов ТелефонОбщие по телефонам
Инструкции по периферийным устройствам:
МышкаМышка КлавиатураКлавиатура ПринтерПринтер РоутерРоутер ФлешкаФлешка Карта памятиКарта памяти HDMIHDMI Игровые консолиИгровые консоли Яндекс СтанцияЯндекс Станция AirPodsAirPods
Инструкции по комплектующим:
Материнская платаМатеринская плата ПроцессорПроцессор ВидеокартаВидеокарта SSD дискиSSD диски Жесткий дискЖесткий диск BIOSBIOS