Кластерный анализ в excel

Применение кластерного анализа в Microsoft Excel

Кластерный анализ в Microsoft Excel

​Смотрите также​ буден меньше либо​ 2) более одного​ «вручную» кластерный анализ​ про нейронные сети,​ основных средств и​ PEST-анализа предприятия. Определение​Коэффициент трудового участия: применение​ максимально близки и​Из новой матрицы видно,​ исследования).​ способам терапии.​

​ рынка, анализируются сельские​ сложной процедурой, но​

Использование кластерного анализа

​ есть, ищем самые​. Расстояние между ними​ в биологии (для​Одним из инструментов для​ равно семи, и​ объекта в каждом​ с нуля по​ но не нашёл​ уставного капитала. Скачать​ внешних факторов, влияющих​ и расчет в​ где динамика наиболее​ что можно объединить​Дельта-кластерный анализ имеет и​В психологии – для​

​ хозяйства для сравнения​ на самом деле​ меньшие значения. Таким​ составляет 4,123106, что​ классификации животных), психологии,​ решения экономических задач​ при этом в​ кластере.​ 10 параметрам фактически​ достойной реализации. Есть​ трансформационную таблицу МСФО.​ на продажи и​ Excel.​

Пример использования

​ схожа. Для исследования,​ в один кластер​ свои недостатки:​​ определения типов поведения​​ производительности, например, прогнозируется​​ разобраться в нюансах​​ образом мы видим,​

    ​ меньше, чем между​ медицине и во​ является кластерный анализ.​ каждом кластере будет​

​ невозможно. Используйте статпакеты.​ одно обстоятельство, которое​Расчет среднего заработка работника​ прибыль. Пример применения​Коэффициент трудового участия​

Матрица расстояний в Microsoft Excel

​ к примеру, товарной​ объекты [4, 5]​состав и количество кластеров​ личности в определенных​​ конъюнктура рынка отдельных​​ данного метода не​​ что нашу совокупность​​ любыми другими элементами​ многих других сферах​ С его помощью​ более одного объекта.​Изначально количество кластеров​

​ Если такой возможности​ сильно усложняет процесс​ в Excel при​ маркетингового инструмента в​​ чаще всего применяется​​ и общехозяйственной конъюнктуры​ и 6 (как​ зависит от заданного​ ситуациях.​ продуктов и т.д.​ так уж тяжело.​ данных можно разбить​ данной совокупности.​ деятельности человека. Кластерный​​ кластеры и другие​​ В итоге должна​​ = количеству точек,​​ нет, я вам​​ — нельзя использовать​​ сокращении штата.​​ Excel (исследование магазина)​​ при начислении зарплаты​

  • ​ этот метод отлично​ наиболее близкие друг​ критерия разбиения;​В экономическом анализе –​По сути, кластерный анализ​ Главное понять основную​ на два кластера.​Объединяем эти данные в​ анализ можно применять,​ объекты массива данных​ получиться точечная диаграмма​ то есть каждая​ сочувствую.​ никакие надстройки и​Как рассчитать средний​Матрица БКГ: построение и​​ работникам-сдельщикам. Как рассчитать​​ подходит.​​ к другу по​​при преобразовании исходного набора​​ при изучении и​​ – это совокупность​​ закономерность объединения в​​ В первом кластере​ группу и формируем​ используя для этих​ классифицируются по группам.​​ на которой точки​​ точка в своем​Как это все​ расширения, используется стандартный​ заработок при сокращении​ анализ в Excel​
  • Итоговое значение в Microsoft Excel

    ​ КТУ: формула, таблица​Выполнения анализа данных​ значениям). Оставляем наименьшее​

    ​ данных в компактные​ прогнозировании экономической депрессии,​ инструментов для классификации​ группы.​ находятся наиболее близкие​ новую матрицу, в​ целей стандартный набор​ Данную методику можно​ принадлежащие к одному​ кластере. Находим «центры​ выполнять можно поискать​

    Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

    ​ работника в связи​ на примере предприятия.​ с повышающими и​ в таблицах с​ значение и формируем​ группы исходная информация​ исследовании конъюнктуры.​ многомерных объектов. Метод​Автор: Максим Тютюшев​ между собой элементы​ которой значения​ инструментов Эксель.​

    ​ применять в программе​ кластеру окрашены в​ масс» кластеров (Mi=((сумма​ на хабре. Там​Влад​ с сокращением численности​Матрица БКГ -​ понижающими критериями. ​ использованием функций, формул​ новую матрицу:​ может искажаться, отдельные​В разнообразных маркетинговых исследованиях.​ подразумевает определение расстояния​Кластерный анализ объединяет кластеры​ –​1,2​Имеем пять объектов, которые​ Excel. Посмотрим, как​

    Многомерный кластерный анализ

    ​ какой-нибудь свой цвет.​ Хi )/Nx; (сумма​ есть отличные статьи​: Что это за​ или штата для​ великолепный инструмент портфельного​Расчет коэффициента финансовой активности​ и встроенных стандартных​

    ​Объекты 1 и 2​ объекты могут терять​Когда нужно преобразовать «горы»​ между переменными (дельты)​ и переменные (объекты),​1​выступают отдельным элементом.​ характеризуются по двум​ это делается на​

    ​ В добавок ко​ Уi)/Ny) на данном​ по алгоритмам.​ группировка в Вашем​ начисления выходного пособия​

    ​ анализа. Рассмотрим на​

    1. ​ в Excel: формула​ инструментов, а также​ можно объединить в​
    2. ​ свою индивидуальность;​ информации в пригодные​ и последующее выделение​ похожие друг на​
    3. ​,​ При составлении матрицы​ изучаемым параметрам –​ практике.​
    4. ​ всему, весь процесс​ этапе это -​stylecolor​ понимании? Если это​
    5. ​ за первый и​

    ​ примере в Excel​ по балансу.​ практическое применение расширяемых​ один кластер (как​часто игнорируется отсутствие в​

    ​ для дальнейшего изучения​

    • ​ групп наблюдений (кластеров).​ друга. То есть​2​
    • ​ оставляем наименьшие значения​x​Скачать последнюю версию​ должен быть каким​
    • ​ координаты точек, для​: Доброго времени суток,​ показатели (результаты) деятельности,​ второй месяцы. 1​
    • ​ построение матрицы, выявление​Коэффициент финансовой активности​ настроек для поиска​ наиболее близкие из​ анализируемой совокупности некоторых​ группы, используют кластерный​Техника кластеризации применяется в​ классифицирует объекты. Часто​

    ​,​ из предыдущей таблицы​

    • ​и​ Excel​ то образом заметен,​
    • ​ каждого кластера. Теперь​ умным людям!​ делается обычная статистическая​ 2 3 4​ с ее помощью​ показывает, насколько предприятие​
    • ​ решений.​ имеющихся). Выбираем наименьшее​ значений кластеров.​

    ​ анализ.​

    Как сделать кластерный анализ в Excel

    ​ самых разнообразных областях.​ при решении экономических​4​ для объединенного элемента.​

    XY.

    ​y​С помощью кластерного анализа​ но это пока​

    КОРЕНЬ.

    ​ нужно найти расстояния​Дано:​

    ​ группировка, для которой​ 5 6 7​ перспективных и бесперспективных​ зависит от заемных​Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности​ значение и формируем​​Преимущества метода:​ Главное задача –​

    Группа.

    ​ задач, имеющих достаточно​,​ Опять смотрим, между​.​ можно проводить выборку​ не так важно.​ между всеми центрами​А(нижний предел) =​ Вы должны иметь​MaxGol​

    Матрица.

    ​ товаров.​ средств. Характеризует финансовую​ в Excel.​ новую матрицу расстояний.​Для примера возьмем шесть​позволяет разбивать многомерный ряд​ разбить многомерный ряд​ большое число данных,​5​

    Кластеры.

    ​ какими элементами расстояние​Применяем к данным значениям​ по признаку, который​

    Пример.

    ​ Мне б для​ масс, то есть​ 0; В(верхний предел)​ или определить критерии.​: Необходимо разделить имеющиеся​SWOT анализ слабые и​

    ​ устойчивость и прибыльность.​Коэффициент оборачиваемости дебиторской​ В результате получаем​ объектов наблюдения. Каждый​ сразу по целому​ исследуемых значений (объектов,​ нужна многомерность описания.​. Во втором кластере​ минимально. На этот​ формулу эвклидового расстояния,​ исследуется. Его основная​ начала с самой​ от каждой точки​

    Анализ данных в Excel с помощью функций и вычислительных инструментов

    Анализ данных и поиск решений

    koefficient-oborachivaemosti-debitorskoy-zadolzhennosti​ набору параметров;​ переменных, признаков) на​
    ​ Один из простых​ в нашем случае​ раз – это​ которое вычисляется по​ задача – разбиение​ задачей разобраться. Я​ до всех остальных.R=(Xi-X(i+1))^2+(Yi-Y(i+1))^2.​koefficient-absolyutnoy-likvidnosti-v-excel​ точек) = 100.​: Если Вам нужен​
    ​ несколько групп. Что​ пример в Excel.​ по формуле?​ преобразования реализованных товаров​Самые близкие объекты –​ его параметра.​можно рассматривать данные практически​ однородные группы, кластеры.​koefficient-trudovogo-uchastiya​ методов многомерного анализа​ представлен только один​4​
    ​ шаблону:​ многомерного массива на​ вообще не очень​ Выбрать среди них​ Генерируем Х и​ именно кластерный анализ,​ у нас есть:​koefficient-finansovoy-aktivnosti​Как проводится на​Как сделать кластерный анализ​ в денежную массу.​
    ​ 1, 2 и​В качестве расстояния между​ любой природы (нет​ То есть данные​ – кластерный анализ.​ элемент —​и​kak-sdelat-klasternyy-analiz​=КОРЕНЬ((x2-x1)^2+(y2-y1)^2)​ однородные группы. В​ то с VBA​
    ​ наименьшее и соединить​ У функцией СЛУЧМЕЖДУ(А;В)​ то Вы «убьетесь»​ 1) штук 30-40​ предприятии SWOT-анализ: выделение​ в Excel: сфера​ Формула по балансу,​pest-analiz-makrosredy​ 3. Объединим их.​ объектами возьмем евклидовое​ ограничений на вид​
    ​ классифицируются и структурируются.​Кластерный анализ является количественным​3​5​Данное значение вычисляем между​ качестве критерия группировки​ знакома, но в​matrica-bkg-primer​ эти два кластера​ протягиваем формулу, пока​ считать его в​
    ​ подразделений; 2) примерно​ сильных и слабых​ применения и инструкция.​ расчет показателя в​Мы провели кластерный анализ​ расстояние. Формула расчета:​ исследуемых объектов);​Вопрос, который задает исследователь​swot-analiz​ инструментом исследования социально-экономических​. Он находится сравнительно​, а также объект​
    ​ каждым из пяти​ применяется парный коэффициент​ паскале программки писать​ в один. Опять​ ни получится N​ Excel.​ 10 показателей, основываясь​transformacionnaya-tablica​ сторон, возможностей и​Кластерный анализ -​
    ​ днях.​ по методу «ближайшего​Рассчитанные данные размещаем в​можно обрабатывать значительные объемы​ при использовании кластерного​ процессов, для описания​ в отдалении от​5​raschet-srednego-zarabotka-pri-sokrashchenii​ объектов. Результаты расчета​ корреляции или эвклидово​ приходилось, и даже​
    ​ найти центры масс​ точек, то бишь​Если максимально упростить​ на значениях которых​ угроз, ранжирование элементов​ удобный способ классификации​Коэффициент абсолютной ликвидности в​ соседа». В результате​ матрице расстояний.​ информации, резко сжимать​

    Кластерный анализ

    ​ анализа, – как​​ которых необходимо много​ других объектов. Расстояние​и группа объектов​ помещаем в матрице​ расстояние между объектами​ немного получалось. Языки,​ для каждого кластера,​ 100. Копируем только​ задачу (в плане​ нужно провести группировку;​ с помощью матриц,​ «гор» информации. Позволяет​ Excel.​
    ​ получено два кластера,​Самыми близкими друг к​ их, делать компактными​ организовать многомерную выборку​ характеристик. Он позволяет​ между кластерами составляет​1,2​ расстояний.​ по заданному параметру.​ как я поняла,​ опять найти все​ значения, получаем набор​ техники расчетов), то​

    ​ 3) несколько периодов​​ составление проблемного поля.​ объединить данные в​Что показывает коэффициент​ расстояние между которыми​ другу объектами являются​ и наглядными;​ в наглядные структуры.​ разбить выборку на​

    ​ 9,84.​​. Дистанция составляет 6,708204.​Смотрим, между какими значениями​ Наиболее близкие друг​ родные. Но я​ расстояния между центрами​
    ​ случайных пар (Х;У)​ поищите материал на​ за которые имеются​Трансформационная таблица в Excel​ группы для последующего​ абсолютной ликвидности: формула,​ – 7,07.​ объекты 4 и​

    ​может применяться циклически (проводится​​Примеры использования кластерного анализа:​ несколько групп по​На этом завершается процедура​Добавляем указанные элементы в​ дистанция меньше всего.​ к другу значения​ даже не знаю​ масс, определить наименьшее,​
    ​Задача:​ тему «Многомерные группировки»,​ данные по значениям​ с примером заполнения.​ исследования. Пример применения​

    Кластерный анализ. VBA Excel

    ​ пример расчета? Нормативное​​Огромное значение имеет кластерный​ 5. Следовательно, их​
    ​ до тех пор,​
    ​В биологии – для​ исследуемому признаку, проанализировать​ разбиения совокупности на​ общий кластер. Формируем​ В нашем примере​ группируются вместе.​ с чего начать.​ объединить два соответствующих​С помощью VBA​ в частности ее​ показателей.​Как составить трансформационную​
    ​ кластерного анализа.​
    ​ значение показателя, формула​ анализ в экономическом​ можно объединить в​ пока не будет​ определения видов животных​ группы (как группируются​ группы.​ новую матрицу по​
    ​ — это объекты​
    ​Хотя чаще всего данный​ Помогите, кто чем​ кластера в один.​ произвести кластеризацию объектов(точек​ вариант на основе​Я понятия не​ таблицу МСФО: обновление​Анализ макросреды PEST-анализом в​ по балансу, пример​ анализе. Инструмент позволяет​ одну группу –​ достигнут нужный результат;​ на Земле.​ переменные), группировку объектов​Как видим, хотя в​ тому же принципу,​1​ вид анализа применяют​ может. Важен любой​ И так до​ с координатами(Х;У)). Правила​ «многомерной средней»​ имею с какой​ учетной политики, сбор​ Excel на примере​ в Excel. Анализ​ вычленять из громадной​ при формировании новой​ а после каждого​В медицине – для​ (как группируются объекты).​ целом кластерный анализ​ что и в​и​ в экономике, его​ совет.​ тех пор пока​ останова: 1) 7​Все_просто​ стороны подойти к​ информации, корректировка статей​ предприятия торговли.​ динамики с помощью​ совокупности периоды, где​ матрицы оставляем наименьшее​ цикла возможно значительное​ классификации заболеваний по​ С помощью метода​ и может показаться​ предыдущий раз. То​2​ также можно использовать​Кластеризация.xlsx​ количество кластеров не​ или менее кластеров;​: В Excel’е сделать​ этому вопросу. Читал​ баланса. Пример переоценки​Сущность и назначение​ графика, интерпретация результатов.​ значения соответствующих параметров​ значение.​ изменение направленности дальнейшего​
    ​ группам симптомов и​


    Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

    Кластерный анализ объединяет кластеры и переменные (объекты), похожие друг на друга. То есть классифицирует объекты. Часто при решении экономических задач, имеющих достаточно большое число данных, нужна многомерность описания. Один из простых методов многомерного анализа – кластерный анализ.

    Кластерный анализ является количественным инструментом исследования социально-экономических процессов, для описания которых необходимо много характеристик. Он позволяет разбить выборку на несколько групп по исследуемому признаку, проанализировать группы (как группируются переменные), группировку объектов (как группируются объекты). С помощью метода решаются задачи сегментирования рынка, анализируются сельские хозяйства для сравнения производительности, например, прогнозируется конъюнктура рынка отдельных продуктов и т.д.

    Многомерный кластерный анализ

    По сути, кластерный анализ – это совокупность инструментов для классификации многомерных объектов. Метод подразумевает определение расстояния между переменными (дельты) и последующее выделение групп наблюдений (кластеров).

    Техника кластеризации применяется в самых разнообразных областях. Главное задача – разбить многомерный ряд исследуемых значений (объектов, переменных, признаков) на однородные группы, кластеры. То есть данные классифицируются и структурируются.

    Вопрос, который задает исследователь при использовании кластерного анализа, – как организовать многомерную выборку в наглядные структуры.

    Примеры использования кластерного анализа:

    1. В биологии – для определения видов животных на Земле.
    2. В медицине – для классификации заболеваний по группам симптомов и способам терапии.
    3. В психологии – для определения типов поведения личности в определенных ситуациях.
    4. В экономическом анализе – при изучении и прогнозировании экономической депрессии, исследовании конъюнктуры.
    5. В разнообразных маркетинговых исследованиях.

    Когда нужно преобразовать «горы» информации в пригодные для дальнейшего изучения группы, используют кластерный анализ.

    • позволяет разбивать многомерный ряд сразу по целому набору параметров;
    • можно рассматривать данные практически любой природы (нет ограничений на вид исследуемых объектов);
    • можно обрабатывать значительные объемы информации, резко сжимать их, делать компактными и наглядными;
    • может применяться циклически (проводится до тех пор, пока не будет достигнут нужный результат; а после каждого цикла возможно значительное изменение направленности дальнейшего исследования).

    Дельта-кластерный анализ имеет и свои недостатки:

    • состав и количество кластеров зависит от заданного критерия разбиения;
    • при преобразовании исходного набора данных в компактные группы исходная информация может искажаться, отдельные объекты могут терять свою индивидуальность;
    • часто игнорируется отсутствие в анализируемой совокупности некоторых значений кластеров.

    

    Как сделать кластерный анализ в Excel

    Для примера возьмем шесть объектов наблюдения. Каждый имеет два характеризующих его параметра.

    XY.

    В качестве расстояния между объектами возьмем евклидовое расстояние. Формула расчета:

    КОРЕНЬ.

    Рассчитанные данные размещаем в матрице расстояний.

    Самыми близкими друг к другу объектами являются объекты 4 и 5. Следовательно, их можно объединить в одну группу – при формировании новой матрицы оставляем наименьшее значение.

    Группа.

    Из новой матрицы видно, что можно объединить в один кластер объекты [4, 5] и 6 (как наиболее близкие друг к другу по значениям). Оставляем наименьшее значение и формируем новую матрицу:

    Матрица.

    Объекты 1 и 2 можно объединить в один кластер (как наиболее близкие из имеющихся). Выбираем наименьшее значение и формируем новую матрицу расстояний. В результате получаем три кластера:

    Кластеры.

    Самые близкие объекты – 1, 2 и 3. Объединим их.

    Пример.

    Мы провели кластерный анализ по методу «ближайшего соседа». В результате получено два кластера, расстояние между которыми – 7,07.

    Огромное значение имеет кластерный анализ в экономическом анализе. Инструмент позволяет вычленять из громадной совокупности периоды, где значения соответствующих параметров максимально близки и где динамика наиболее схожа. Для исследования, к примеру, товарной и общехозяйственной конъюнктуры этот метод отлично подходит.


    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    Использование кластерного анализа при различных экономических и других расчетов является довольно оптимальным и часто используется. Он позволяет рассчитать большой массив данных и разбить их на отдельные кластеры. Рассмотрим пример как сделать в программе Excel.

    Имея массив данных, проводится выборка по параметру, который нужно определить. При помощи кластерного анализа такие данные разбиваются на отдельные кластеры, в каждом из которых схожие друг на друга значения.

    В качестве примера возьмём 5 объектов со стандартными параметрами Х и Y. Для вычисления, возьмём стандартную формулу Эвклидового расстояния и введём её в строку формул в excel: =КОРЕНЬ((x2-x1) 2+(y2-y1) 2)

    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    Далее значение нужно рассчитать рабочими данными (пять объектов с параметрами х,у). Полученный результат операции нужно разместить в матрице состояний.

    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    После этого обращаем внимание между какими объектами расстояние меньше всех. Как можно увидеть на изображении ниже, в примере наиболее маленькое расстояние между первым и вторым.

    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    Перед тем как составить матрицу, надо оставить самые меньшие значения в таблице. А после этого данные нужно объединить в одну группу и сформировать новую матрицу. После этого вновь обращаем внимание что между 4 и 5 объектом наименьшее значение и незабываем о группе значений с прошлой таблицы 1 и 2.

    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    Полученные данные нужно добавить с основной кластер данных. Для этого нужно сделать новую матрицу по аналогичному принципу поиска наименьших дистанций между объектами. Как результат мы получим два кластера с данными, один кластер имеет в себе объекты 1,3,4,5, а второй только один объект — 3, так как он находился на больших расстояниях от других элементов таблицы. Потом нужно добавить все данные, которые уже получили в новую таблицу. Создаем новую таблицу с матрицей по аналогичному принципу как было описано выше . А именно находим самые меньшие значения. Таким образом мы видим, что группа данных, с которыми ведутся вычисления, можно разделить на два отдельных кластера. Первый кластер имеет в себе ближайшие по расстоянию объекты с таблиц, т.е элементы 1,2,4,5. А второй кластер располагает лишь одним объектом — 3. Также было определено что дистанция между первым и вторым кластером равна 9,84.

    Кластерный анализ в Excel (Эксель)

    Таким образом используя формулу Эвклидового расстояния и объединения данных в группы был проведён кластерный анализ.


    Big data, кластерный анализ и оптимизация в системном анализе Текст научной статьи по специальности « Компьютерные и информационные науки»

    CC BY
    Журнал

    • Компьютерные и информационные науки

    Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Филипчик Егор Федорович, Перскевич Денис Тадеушевич, Герман Олег Витольдович

    В данной работе нами предложена техника оптимизации для некоторого диапазона практических задач большой размерности. Идея этого подхода состоит в том, чтобы выполнять расчеты на эталонных представителях кластеров, на которые разбиваются входные экземпляры, а не на индивидуальных многомерных объектах. Число кластеров мы делаем как можно большим, но удовлетворяющим некоторым априорным ограничениям. Эта идея позволяет снять ограничения на размерность решаемых задач, например, в EXCEL (Поиск решения).

    Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Филипчик Егор Федорович, Перскевич Денис Тадеушевич, Герман Олег Витольдович

    Текст научной работы на тему «Big data, кластерный анализ и оптимизация в системном анализе»

    1. Международная организация гражданской авиации (ИКАО): Состояние безопасности полетов в мире. © ИКАО, 2013. Опубликовано в Монреале, Канада, Международная организация гражданской авиации. 999. University Street, Montreal. Quebec, Canada.

    2. Международная организация гражданской авиации (ИКАО) Doc 10004, 2014-2016: Глобальный план обеспечения безопасности полетов. Номер заказа: 10004. ISBN 978-92-9249-379-0. © ИКАО, 2014. Опубликовано в Монреале, Канада, Международная организация гражданской авиации. 999. University Street. Montreal. Quebec. Canada. H3C 5H7.

    3. Воплощение «Мечты». [Электронный ресурс]. Режим доступа: testpilot.ru/russia/antonov/225/mria_2.htm/ (дата обращения: 25.12.2016).

    4. Международная организация гражданской авиации (ИКАО) Doc 9859-AN / 474: Руководство по управлению безопасностью полетов (РУБП) / утв. Ген. секретарем и опубликовано с его санкции. З-е изд. Канада. Монреаль: ИКАО. 2013. ISBN 978-92-9249-334-9.

    5. Международная организация гражданской авиации (ИКАО) Doc 9824-AN / 450: Основные принципы учета человеческого фактора в руководстве по техническому обслуживанию воздушных судов. ИКАО, 2010. ISBN 978-92-9231-696-9.

    BIG DATA, CLUSTER ANALYSIS AND OPTIMIZATION IN SYSTEM

    ANALYSIS Filipchik E.1, Perskevich D.2, German O.3 BIG DATA, КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ В СИСТЕМНОМ

    Филипчик Е. Ф.1, Перскевич Д. Т.2, Герман О. В.3

    ‘Филипчик Егор Федорович /Filipchik Egor — магистрант; 2Перскевич Денис Тадеушевич / Perskevich Denis — магистрант, кафедра информационных технологий автоматизированных систем, направление: системный анализ, управление и обработка информации; 3Герман Олег Витольдович / German Oleg — кандидат технических наук, доцент, Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, г. Минск, Республика Беларусь

    Аннотация: в данной работе нами предложена техника оптимизации для некоторого диапазона практических задач большой размерности. Идея этого подхода состоит в том, чтобы выполнять расчеты на эталонных представителях кластеров, на которые разбиваются входные экземпляры, а не на индивидуальных многомерных объектах. Число кластеров мы делаем как можно большим, но удовлетворяющим некоторым априорным ограничениям. Эта идея позволяет снять ограничения на размерность решаемых задач, например, в EXCEL (Поискрешения).

    Abstract: in this paper, we proposed the optimization technique for a range of practical large scale problems. The idea of this approach is to perform calculations on the reference representatives of the clusters, which split the input instances, and not on the individual multidimensional objects. The number of clusters we make as large as possible, but satisfy some a priori constraints. This idea allows to remove restrictions on the dimensions of tasks, for example, in EXCEL (solver).

    Ключевые слова: BIG DATA, кластерный анализ, системный анализ, метод Саати. Keywords: BIG DATA, cluster analysis, system analysis, method of Saaty.

    Обработка больших массивов данных в задачах оптимизации может быть сопряжена с весьма большими трудностями. Например, задача линейного программирования с десятками и сотнями тысяч неравенств может даже не быть формализована в таких широко используемых пакетах как EXCEL PROBLEM SOLVER. Вместе с тем, для практических целей вполне можно использовать не оптимальное, но близкое к нему решение. Будем рассматривать следующую задачу в качестве иллюстрации. Пусть дана обучающая таблица очень большого размера вида

    1 xii xi2 xi3 xim Yi

    2 x21 x22 x23 x2m Yr

    3 x31 x32 x33 x3m Y3

    4 x4i x42 x43 x4m Y4

    N xni XN2 xn3 xNm Yn

    Здесь X1, X2, . Xm — критерии (факторы, атрибуты) входных многомерных объектов; Y -выходной (результирующий) признак. Для ясности, пусть значение Y > 0 соответствует классу А, а везде, где Y 0 a1 • x21 + a2 x22 . + am • x2m > 0

    at • xt1 + a2 xt2 ..+ am • xtm > 0 — ai • xt+ll — a2′ xt+12 .. — am • xt+1m > — s -a1 • xN1 — a2′ xN2 .. — am • xNm > — s

    Обсудим эту систему. Здесь pb p2, . pm — приоритета: критериев. Приоритет тем выше, чем больше значение неизвестного коэффициента по модулю. Действительно, коэффициенты, вносящие незначительный вклад, должны иметь малый приоритет. Для выбора приоритетов критериев мы используем метод Т. Саати, как определено далее в этой работе.

    Если целевую функцию вообще исключить, то, как нетрудно видеть, задача сводится к отысканию коэффициентов линейного распознавателя с m входами. Очевидно, что даже в этом случае система может не иметь решения. Таким образом, два обстоятельства не позволяют в общем случае применить «стандартную» технику решения:

    ■ число ограничений очень велико;

    ■ система неравенств несовместна.

    Описываемый здесь подход к решению заключается в том, чтобы разбить исходное множество многомерных объектов на кластеры следующим образом:

    ■ в кластер попадают похожие объекты;

    ■ число кластеров максимально возможно, но обеспечивает отыскание решения.

    Последовательно рассмотрим реализацию нашего плана [3].

    РАЗБИЕНИЕ НА КЛАСТЕРЫ.

    Техника разбиения на кластеры достаточно богата [1-3]. Можно использовать любой известный метод из отмеченных. Нам нужно разбиение на заданное число кластеров K > 1. Начинаем с K=2. Этот случай как раз соответствует исходной таблице. Поэтому два кластера мы гарантированно имеем. Находим типичных (эталонных) представителей в каждом кластере. Получаем упрощенную систему:

    L = Pf(ai)2+P2-(a2)2+.. .+pm-(am)2^ max

    ai • xb + ar X2э . + am • Xmэ > 0

    ai • Л — a2 угэ . — am • Лэ > -s s > 0 (2)

    Здесь класс А представлен эталоном (x1:3 x^ . xm).

    Далее переходим к трем кластерам: K=3. Для этого класс с наибольшим разбросом (внутриклассовой дисперсией) разбиваем на два подкласса и снова решаем задачу оптимизации. Если задача имеет решение, то продолжаем разбиение классов по аналогии: всегда делим класс с наибольшей внутриклассовой дисперсией на два кластера. Каждый из полученных кластеров представляется объектом-эталоном (т.е. эталон получается как объект с усредненными значениями признаков (критериев) в пределах класса). Этот процесс дихотомического деления ведем до тех пор пока выполняются два условия:

    ■ число кластеров максимально возможно, но обеспечивает отыскание решения;

    ■ эталонные представители кластеров отличаются не менее, чем на заданное пороговое значение.

    Данное требование означает, что нет смысла дробить кластеры на подкластеры с близкими значениями эталонных представителей. Выбор порогового значения можно из практических соображений определить на уровне 10-15% [1].

    ВЫБОР ПРИОРИТЕТОВ КРИТЕРИЕВ.

    Критерии имеют тем больший приоритет, чем больше они коррелируют с выходным признаком. Таким образом, приоритеты критериев оцениваются как коэффициенты корреляции рху. Вместе с тем, коэффициенты корреляции могут иметь отрицательные значения. Поэтому мы несколько изменим технику, введя в рассмотрение матрицу критериев Саати вида [2].

    Таблица 2. Матрица критериев Саати

    XI 1 abs(рl,у/р2,у) abs(рl,у/рm,у)

    Хт abs(рm,у/рl,у) abs(рm,у/р2,у) 1

    Отношения аЬ8(рм, у/ри у) приводятся к метрической шкале Т. Саати.

    ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОЛУЧЕННОГО РЕШЕНИЯ.

    Для произвольного объекта . гт) определяем, к какому кластеру он наиболее близок. Затем

    «1 • 71 + а2 72 . + ат • 2т = У, (3)

    находим значение выходной величины, соответствующей этому объекту.

    Нас будет интересовать процесс расхода топлива и постановка прогноза, когда при данном графике расхода запасы топлива полностью иссякнут. Существует большое количество методов прогнозирования, но с помощью этих методов возможно контролировать процесс лишь по прошедшему периоду без учёта факторов, влияющих на формирование прогноза.

    Таблица 3. Обучающая таблица

    Дневной расход (х1) Запас на складе (х2) Дисперсия (х3) Ожидаемый срок выработки (х4) Реальный срок выработки У

    Пусть текущая ситуация характеризуется следующими данными:

    Дневной расход — 3;

    Запас на складе — 45;

    Ожидаемый срок выработки — 15.

    Требуется получить оценку реального срока выработки ресурса. Заметим, что ожидаемый срок выработки вычисляется как запас на складе деленный на величину дневного расхода. В реальных вычислениях таблица может содержать тысячи и более строк. Согласно нашей концепции, разобьем записи на два кластера (сначала). В первый кластер попадут записи с реальным сроком выработки, превосходящим ожидаемый срок выработки на 5 и более дней. Пусть этот кластер будет А0. В кластер В0 попадут записи, где реальный срок отклоняется от ожидаемого не более, чем на 5 дней. Для расчетов ограничимся усеченной таблицей:

    дневной расход (x1) Дисперсия (x2) ожидаемый срок выработки (x3) реальный срок выработки Y

    L = a12+a22+a32 ^ max ai • xb + ar Х2э + a3 • х3э > 0 -ai • У1э — a? У2э — a3 • > -0.01 (4) Координаты эталонных объектов для кластеров А0 и B0 находим как средние значения в соответствующих разрядах. В нашем случае имеем:

    L = a12+a22+a32 ^ max a1 • 2.75 + a2- 2.25 + a3 • 47.25 > 0 -a1 • 3.75 — a2- 7.67 — a3 • 73.75 > -0.01 (5) Находим решение (ограничив значение L=100): a1 = -5.9; a2= 8.0; a3 = 0.78. Подставляя исходные данные, найдем -5.9*3+2*8+15*0.78=10>0.

    Вывод: для исходных данных задачи реальный срок превзойдет ожидаемый более чем на 5 дней. Чтобы получить более точную оценку, нужно найти запись, где реальный срок превзошел ожидаемый не менее чем на пять дней, причем такую, которая «наиболее точно» соответствует исходным данным.

    В таблице подходящей записью будет: 2, 50, 2, 25. Реальный срок выработки ресурса может составить порядка 40 дней.

    Ясно, что в этом примере мы ограничились только двумя кластерами. Можно было бы продолжить «дробление» кластеров по схеме, описанной в этой статье. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Нами предложена техника оптимизации для некоторого диапазона практических задач большой размерности. Идея подхода состоит в том, чтобы выполнять расчеты на эталонных представителях кластеров, на которые разбиваются входные экземпляры, а не на индивидуальных многомерных объектах. Число кластеров мы делаем как можно большим, но удовлетворяющим некоторым априорным ограничениям. Эта идея позволяет снять ограничения на размерность решаемых задач, например, в EXCEL (Поиск решения).

    1. Динг C., Хе X. K-средства кластеризации с помощью анализа главных компонентов: Труды двадцать первой Международной конференции по вопросам машинного обучения, 2004. С. 1-9.

    2. Маккуин Ж. Б. Некоторые методы классификации и анализа многомерных наблюдений: Труды симпозиума по Беркли математической статистике и теории вероятности, 1967. С. 281-297.

    3. Эстер M., Кригель H. P., Сандер J., Виммер M., Ксю X. Инкременатальная кластеризация для добывания полезных ископаемых в среде хранилищ данных: Труды Международной конференции по очень большим базам данных, 1998. С. 323-333.


    Кластерный анализ. VBA Excel

    Чтобы отправить ответ, вы должны войти или зарегистрироваться

    Сообщений [ 3 ]

    1 Тема от stylecolor 17.10.2015 16:17:24

    • stylecolor
    • рядовой
    • Неактивен
    • Зарегистрирован: 17.10.2015
    • Сообщений: 1

    Тема: Кластерный анализ. VBA Excel

    Доброго времени суток, умным людям!
    Дано:
    А(нижний предел) = 0; В(верхний предел) = 200; N(количество точек) = 100. Генерируем Х и У функцией СЛУЧМЕЖДУ(А;В) протягиваем формулу, пока ни получится N точек, то бишь 100. Копируем только значения, получаем набор случайных пар (Х;У)
    Задача:
    С помощью VBA произвести кластеризацию объектов(точек с координатами(Х;У)). Правила останова: 1) 7 или менее кластеров; 2) более одного объекта в каждом кластере.
    Решение:
    Изначально количество кластеров = количеству точек, то есть каждая точка в своем кластере. Находим «центры масс» кластеров (Mi=((сумма Хi )/Nx; (сумма Уi)/Ny) на данном этапе это — координаты точек, для каждого кластера. Теперь нужно найти расстояния между всеми центрами масс, то есть от каждой точки до всех остальных.R=(Xi-X(i+1))^2+(Yi-Y(i+1))^2. Выбрать среди них наименьшее и соединить эти два кластера в один. Опять найти центры масс для каждого кластера, опять найти все расстояния между центрами масс, определить наименьшее, объединить два соответствующих кластера в один. И так до тех пор пока количество кластеров не буден меньше либо равно семи, и при этом в каждом кластере будет более одного объекта. В итоге должна получиться точечная диаграмма на которой точки принадлежащие к одному кластеру окрашены в какой-нибудь свой цвет. В добавок ко всему, весь процесс должен быть каким то образом заметен, но это пока не так важно. Мне б для начала с самой задачей разобраться. Я вообще не очень то с VBA знакома, но в паскале программки писать приходилось, и даже немного получалось. Языки, как я поняла, родные. Но я даже не знаю с чего начать. Помогите, кто чем может. Важен любой совет.
    sad

    Кластеризация.xlsx 18.46 Кб, 11 скачиваний с 2015-10-17

    You don’t have the permssions to download the attachments of this post.

    2 Ответ от wbmpm 08.12.2017 08:11:15

    • Кластерный анализ. VBA Excel
    • wbmpm
    • Заблокирован
    • Неактивен
    • Откуда: Russia
    • Зарегистрирован: 28.05.2017
    • Сообщений: 5

    Re: Кластерный анализ. VBA Excel

    Новогодние скидки на прогоны! Кластерный анализ. VBA ExcelРЕКЛАМА В СЕТИ ИНТЕРНЕТ Размещение рекламы в ИНТЕРНЕТЕ — двигатель торговли, торговля двигатель прогресса! И так далее по цепочке, в итоге можно прийти к очень неожиданным и крайне интересным результатам. внешняя ссылка Заказать ПРОГОН!?

    3 Ответ от Fck_This 08.12.2017 10:01:24

    • Кластерный анализ. VBA Excel
    • Fck_This
    • генерал-полковник
    • Неактивен
    • Откуда: Минск, Беларусь
    • Зарегистрирован: 13.07.2016
    • Сообщений: 648
    • Поблагодарили: 97

    Re: Кластерный анализ. VBA Excel

    Доброго времени суток, умным людям!
    Дано:
    А(нижний предел) = 0; В(верхний предел) = 200; N(количество точек) = 100. Генерируем Х и У функцией СЛУЧМЕЖДУ(А;В) протягиваем формулу, пока ни получится N точек, то бишь 100. Копируем только значения, получаем набор случайных пар (Х;У)
    Задача:
    С помощью VBA произвести кластеризацию объектов(точек с координатами(Х;У)). Правила останова: 1) 7 или менее кластеров; 2) более одного объекта в каждом кластере.
    Решение:
    Изначально количество кластеров = количеству точек, то есть каждая точка в своем кластере. Находим «центры масс» кластеров (Mi=((сумма Хi )/Nx; (сумма Уi)/Ny) на данном этапе это — координаты точек, для каждого кластера. Теперь нужно найти расстояния между всеми центрами масс, то есть от каждой точки до всех остальных.R=(Xi-X(i+1))^2+(Yi-Y(i+1))^2. Выбрать среди них наименьшее и соединить эти два кластера в один. Опять найти центры масс для каждого кластера, опять найти все расстояния между центрами масс, определить наименьшее, объединить два соответствующих кластера в один. И так до тех пор пока количество кластеров не буден меньше либо равно семи, и при этом в каждом кластере будет более одного объекта. В итоге должна получиться точечная диаграмма на которой точки принадлежащие к одному кластеру окрашены в какой-нибудь свой цвет. В добавок ко всему, весь процесс должен быть каким то образом заметен, но это пока не так важно. Мне б для начала с самой задачей разобраться. Я вообще не очень то с VBA знакома, но в паскале программки писать приходилось, и даже немного получалось. Языки, как я поняла, родные. Но я даже не знаю с чего начать. Помогите, кто чем может. Важен любой совет.
    sad

    Не совсем понял, что есть кластеризация — знаком только с понятием кластера в жёстких дисках. Чему равно Nx/Ny? Какое в итоге берётся-таки кол-во точек?
    Начать нужно явно с внесения значений в переменные. И скорее всего — придётся массивы использовать. Может даже лучше двумерные чтобы был массив vArray(1;1) = Xi, vArray(1,2) = Yi

    В итоге у нас получается два массива, содержащих значения столбцов А и Б. Дальше пока не понял

    Сообщений [ 3 ]

    Чтобы отправить ответ, вы должны войти или зарегистрироваться

    Вы можете помочь в развитии форума, сделав пожертвование:

    Или помочь сайту популярной криптовалютой:

    BTC Адрес: 1Pi3a4c6sJPbfF2sSYR2noy61DMBkncSTQ

    ETH Адрес: 0x7d046a6eaa1bd712f7a6937b042e9eee4998f634

    LTC Адрес: LUyT9HtGjtDyLDyEbLJZ8WZWGYUr537qbZ

    USDT (ERC-20) Адрес: 0x7d046a6eaa1bd712f7a6937b042e9eee4998f634

    Яндекс Деньги: 410013576807538

    А тут весь список наших разных крипто адресов, может какой добрый человек пожертвует немного монет или токенов — получит плюсик в карму от нас 🙂 Благо Дарим, за любую помощь!

    Похожие темы

    • Анализ надписей в Word
    • Постоянное зависание с надписью «Анализ документа завершен»
    • Экспорт из Excel
    • Формулы Excel
    • RSS для форума «Word» и «Excel» .
    • Оборотиться к Excel из Word
    • Связь Word и excel
    • Как закончить формулу в Excel?

    Кластерный анализ. VBA Excel

    Microsoft Word – очень мощный текстовый редактор, он предлагает пользователю массу возможностей и позволяет не просто набрать, отредактировать документ, но и сделать это максимально быстро, исключить или ускорить часто повторяющиеся операции. Наш сайт о Microsoft Office Word даст ответ про: как пронумеровать рисунки в ворде 2003.

    Помочь разобраться с настройками и программированием Ворда могут на форуме сайта Ворд Эксперт. Здесь обсуждаются настройки, оформление, форматирование текстов. Наш сайт о Microsoft Office Word даст ответ про: докуменt html читается только с сайта. Приведены примеры написания разнообразных шаблонов и макросов, имеется список необходимой литературы. Наш сайт о Microsoft Office Word даст ответ про: удаление страниц из документа odt.

    Кроме того на форуме можно воспользоваться готовыми наработками или попросить помощи в соответствующем разделе. Наш сайт о Microsoft Office Word даст ответ про: знак переноса строки отображается в outlook.

    Adblock
    detector