K-Means Clustering in Excel

※ K-Means Clustering in Excel

Example Data

• 구매정보 Data

• 고객정보 Data

■ 데이터전처리

1. 구매정보 Data를 피벗테이블로 만들기

2. 구매정보와 고객정보 병합

3. 필요없는 데이터 제거

• 잡화변수: 데이터가 몇개 없어서 제거
• 성별변수: 사용하지 않을 변수라 제거
• ID - 10002416: 고객정보가 없어서 제거 등

4. 표준화

1. 표준화를 위해 각 변수의 평균, 표준편차 구하기

=average(data)
=stdev.s(data)

• 엑셀수식

1. 표준화

=(data-average)/stdev.s

• 엑셀수식

5. K개수와 중심점 정하기

1. 임의의 K 정하기. (k=4)
2. 임의의 중심점 정하기 (각 1, 2, 3, 4번째 변수)

# vlookpu 함수 이용
=vlookup(...)

• 엑셀수식

6. K-Means Clustering 시행

1. 각 data가 중심으로부터 얼마나 떨어져있는지 계산 (유클리디안 거리)

# 거리를 구하기 위해
=sumxmy2(...)
# 어느 중심점이 가까운지 구하기 위해
=min(...)
# 어느 군집으로 할당할건지 정하기 위해
=match(...)

• 엑셀수식

7. 각 데이터들의 최소거리의 합

=sum(data)

• 엑셀수식

8. 중심점을 바꿔가며 반복

1. 해찾기 도구

2. 해찾기 매개변수 입력

   • 목표 설정: 각 데이터들의 최소거리의 합
   • 대상: 최소
   • 변수 셀 변경: 중심점들의 셀
   • 제한 조건
     • EX) 중심점: 정수, 중심점의 범위 등
   • 옵션: 최대 시간, 반복횟수 설정 등

9. 해찾기 결과

• 해 찾기 해 보존