ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่ดีที่สุดคืออะไร (แนะนำ) ก่อนดำเนินการค่า k
คำตอบ:
หากตัวแปรของคุณเป็นหน่วยที่หาที่เปรียบไม่ได้ (เช่นความสูงเป็นซม. และน้ำหนักเป็นกิโลกรัม) ดังนั้นคุณควรสร้างมาตรฐานของตัวแปร แม้ว่าตัวแปรจะเป็นหน่วยเดียวกัน แต่มีความแปรปรวนที่แตกต่างกันมาก แต่ก็ยังเป็นความคิดที่ดีที่จะสร้างมาตรฐานก่อนวิธี K คุณจะเห็นว่า K- หมายถึงการจัดกลุ่มเป็น "isotropic" ในทุกทิศทางของพื้นที่และจึงมีแนวโน้มที่จะสร้างกลุ่มมากขึ้นหรือน้อยลงรอบ (มากกว่ายาว) กลุ่ม ในสถานการณ์นี้ทำให้ความแปรปรวนไม่เท่ากันเท่ากับการเพิ่มน้ำหนักให้กับตัวแปรที่มีความแปรปรวนน้อยกว่าดังนั้นกลุ่มจะมีแนวโน้มที่จะถูกแยกออกไปพร้อมกับตัวแปรที่มีความแปรปรวนมากขึ้น
ต่อไปนี้เป็นเหตุผลทั่วไปบางประการเกี่ยวกับปัญหาของคุณสมบัติมาตรฐานในการวิเคราะห์กลุ่มหรือการวิเคราะห์หลายตัวแปรอื่น ๆ
ขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณฉันเดา หากคุณต้องการให้แนวโน้มในข้อมูลของคุณจัดกลุ่มเข้าด้วยกันโดยไม่คำนึงถึงขนาดคุณควรตั้งศูนย์ เช่น. บอกว่าคุณมีโปรไฟล์การแสดงออกของยีนและต้องการดูแนวโน้มในการแสดงออกของยีนจากนั้นโดยไม่ต้องมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ยีนที่แสดงออกต่ำของคุณจะรวมตัวกันและแยกจากยีนที่แสดงออกสูงโดยไม่คำนึงถึงแนวโน้ม การจัดกึ่งกลางทำให้ยีน (ทั้งสูงและต่ำแสดงออก) ด้วยการรวมกลุ่มของรูปแบบการแสดงออกด้วยกัน