ಆರ್ಥಿಕ ತೊಂದರೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ, ಸಮೂಹಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಎಕ್ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಬಳಸಿ
ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ನ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬಹುಮುಖಿ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಏಕರೂಪ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವುದು ಇದರ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯ. ಗುಂಪಿನ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ, ಜೋಡಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಗುಣಾಂಕ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ನ ಮೂಲಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಡುವೆ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮೀಪದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ (ಪ್ರಾಣಿಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ), ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಔಷಧ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಅನೇಕ ಇತರ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಎಕ್ಸೆಲ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
ಬಳಕೆ ಉದಾಹರಣೆ
ನಮಗೆ ಐದು ವಸ್ತುಗಳು ಇರುತ್ತವೆ, ಅವು ಎರಡು ಅಧ್ಯಯನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ - x ಮತ್ತು y.
- ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಈ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿ, ಅದನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:
= ರೂಟ್ ((x2-x1) ^ 2 + (y2-y1) ^ 2) - ಈ ಮೌಲ್ಯವು ಐದು ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಡುವೆ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಲೆಕ್ಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದೂರ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ನಾವು ನೋಡೋಣ, ಅಂತರವು ಕನಿಷ್ಠವಾಗಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ. ನಮ್ಮ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಇವುಗಳು ವಸ್ತುಗಳು. 1 ಮತ್ತು 2. ಅವುಗಳ ನಡುವೆ ಇರುವ ಅಂತರವು 4,123106 ಆಗಿದೆ, ಇದು ಈ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಾವುದೇ ಇತರ ಅಂಶಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ.
- ನಾವು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದು ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾತೃಕೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ 1,2 ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಂಶವಾಗಿ ನಿಂತುಕೊಳ್ಳಿ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಸಂಯೋಜಿತ ಅಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಚಿಕ್ಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಿಡಿ. ಮತ್ತೆ ನೋಡೋಣ, ಯಾವ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಯ 4 ಮತ್ತು 5ಹಾಗೆಯೇ ವಸ್ತು 5 ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳ ಗುಂಪು 1,2. ದೂರವು 6,708204 ಆಗಿದೆ.
- ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದಂತೆಯೇ ನಾವು ಒಂದೇ ಮಾತೃತ್ವದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಮಾತೃಕೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತೇವೆ. ಅಂದರೆ, ನಾವು ಚಿಕ್ಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಎರಡು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಅಂಶಗಳು - 1,2,4,5. ನಮ್ಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಎರಡನೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಅಂಶವಿದೆ - 3. ಇದು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳಿಂದ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ದೂರವಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು 9.84 ಆಗಿದೆ.
ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನೀವು ನೋಡಬಹುದು ಎಂದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕ್ಲಿಷ್ಟಕರವಾದರೂ, ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಈ ವಿಧಾನದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟವಲ್ಲ. ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿನ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯ.
