6、多变量分组最优数量的探索与应用

多变量分组最优数量的探索与应用

在数据分析领域，准确地对数据进行分组是一项关键任务，它有助于我们深入理解数据的特征和规律，从而制定更有效的策略。本文将详细介绍如何使用 Elbow 函数和 K-means 算法来确定单变量和多变量数据的最优分组数量，并通过实际案例展示其应用。

单变量数据分组

在处理单变量数据时，我们可以使用 Elbow 函数来确定最优的分组数量。以产品利润数据为例，Elbow 函数会返回一个曲线，我们选择曲线开始变平的点所对应的数值作为最优分组数量。在图 5.13 中，曲线在数值 5 处变平，因此 5 就是该产品利润数据的最优分组数量。

接下来，我们使用 K-means 函数进行分组。在 BERT 控制台中运行 K-means 函数时，需要传递三个参数：
- 要处理的分组数量
- 输入数据的范围
- 存储分组分配结果的范围

具体操作步骤如下：
1. 写入要处理的分组数量范围，例如在单元格 F1:F1 中：

rng <- EXCEL$Application$get_Range( "F1:F1" )

2. 写入输入数据的范围，如 E2:E38073：

rng <- EXCEL$Application$get_Range( "E2:E38073" )

3. 写入存储分组分配结果的范围，如 F2:F38073： </