2024年6月2日发(作者：)
利用Excel的数据分析工具进行数据聚类
Excel是一款功能强大的电子表格软件，不仅可以帮助我们进行数
据处理和管理，还提供了一些数据分析工具，如数据透视表和条件格
式等。其中，数据聚类是一种常用的数据分析方法，可以将相似的数
据归类到同一组，帮助我们更好地理解和分析数据。本文将介绍如何
利用Excel的数据分析工具进行数据聚类。
数据聚类是一种无监督学习方法，通过寻找数据集内的内在结构，
将数据分组成若干个类别。Excel提供了K均值聚类分析和层次聚类分
析两种常用的数据聚类方法。
一、K均值聚类分析
K均值聚类分析是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是通过迭
代计算来确定聚类的中心点（质心），然后将数据点分配到距离最近
的质心所在的组中。
在Excel中进行K均值聚类分析，可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据
首先，将需要进行聚类分析的数据准备在一个Excel工作表中。确
保每列数据代表一个特征或维度，每行数据代表一个样本。
2. 插入聚类工具插件
Excel默认情况下并不提供K均值聚类分析的功能，需要插入一个
聚类工具插件才能使用。在Excel菜单栏上选择“文件”→“选项”→“添
加-Ins”→“Excel插件”→“转到”→“Analysis ToolPak”→“选择”插件。
3. 运行K均值聚类分析
在Excel菜单栏上选择“数据”→“数据分析”→“聚类”。在弹出的聚
类对话框中，选择“K均值聚类”选项，然后点击“确定”。
4. 设置参数
在聚类参数设置窗口中，选择要进行聚类的数据范围，确定聚类的
组别数量（即K值），选择聚类结果输出的位置。
5. 查看聚类结果
完成聚类参数设置后，点击“确定”按钮，Excel会自动执行聚类分
析，并将聚类结果显示在指定的位置。我们可以根据聚类结果对数据
进行分组，分析每个组的特征和规律。
二、层次聚类分析
层次聚类分析是一种基于距离或相似度的聚类方法，它通过逐步合
并或分割数据点来构建聚类的层次结构。在Excel中进行层次聚类分析，
可以按照以下步骤进行：
1. 准备数据
同样地，将需要进行聚类分析的数据准备在一个Excel工作表中，
确保每列数据代表一个特征或维度，每行数据代表一个样本。
2. 插入聚类工具插件
与K均值聚类分析类似，Excel默认并不提供层次聚类分析的功能，
需要插入一个聚类工具插件才能使用。插入方法同上。
3. 运行层次聚类分析
在Excel菜单栏上选择“数据”→“数据分析”→“聚类”。在弹出的聚
类对话框中，选择“层次聚类”选项，然后点击“确定”。
4. 设置参数
在聚类参数设置窗口中，选择要进行聚类的数据范围，选择距离测
量方法和聚类的类型，选择聚类结果输出的位置。
5. 查看聚类结果
完成聚类参数设置后，点击“确定”按钮，Excel会自动执行层次聚
类分析，并将聚类结果显示在指定的位置。我们可以根据聚类结果对
数据进行分组，分析每个组的特征和规律。
总结：
利用Excel的数据分析工具进行数据聚类可以帮助我们发现数据内
在的结构和规律。本文介绍了K均值聚类分析和层次聚类分析这两种
常用的数据聚类方法，并说明了在Excel中如何进行相应的操作。希望
本文对你在数据分析领域有所帮助。
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