K-prototype聚类算法由Huang(1997)提出,属于划分聚类方法。K-prototype聚类是K-means与K-modes的一种集合形式,它适用于定量数据和定类数据混合的情况,扩展了K-means聚类的适用范围。在聚类的过程中,是将聚类变量中的定量数据和定类数据拆分开,分别计算样本间变量的距离,比如针对定量数据采用K-means算法计算距离P1,针...
① SPSSAU在进行聚类分析时,将相应的数据类型放入右边的分析栏中,可进行定量or定类or混合数据的分析。当仅进行定量数据分析时,SPSSAU默认使用K-means聚类方法进行聚类; 当仅进行定类数据分析时,SPSSAU默认使用K-modes聚类方法进行聚类 当进行混合型(定量+定类)数据分析时,SPSSAU将使用K-prototype聚类方法进行聚类。②...
k-Prototype算法:能够对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法,针对混合属性的。解决2个核心问题例如以下: 1.度量具有混合属性的方法是,数值属性採用K-means方法得到P1。分类属性採用K-modes方法P2,那么...
k-Prototype算法:能够对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法,针对混合属性的。解决2个核心问题例如以下: 1.度量具有混合属性的方法是,数值属性採用K-means方法得到P1。分类属性採用K-modes方法P2,那么...
1.聚类 将相似的样本划分为一类,分析各类间的差异。 样本的属性有定性和定量两种: 如果变量只有数值型数据:可选用K-means,DBSCAN,分层聚类等。 如果变量只有分类...
则进行K-means聚类，如果聚类变量均为定类变量或定量与定类变量混合，则进行K-prototype聚类。本例聚类...
k-means聚类算法使用误差平方和准则函数来 评价聚类性能。给定数据集X,其中只包含描述属性,不包含类别属性。假设X包含k个聚类子集X1,X2,…XK;各个聚类子集中的样本数量分别为n1,n2,…,nk;各个聚类子集的均值代表点(也称聚类中心)分别为m1,m2,…,mk。则误差平方和准则函数公式为: ...
k-means聚类算法使用误差平方和准则函数来 评价聚类性能。给定数据集X,当中仅仅包括描写叙述属性。不包括类别属性。假设X包括k个聚类子集X1,X2,…XK;各个聚类子集中的样本数量分别为n1,n2,…,nk;各个聚类子集的均值代表点(也称聚类中心)分别为m1。m2,…,mk。则误差平方和准则函数公式为: ...
k-prototype聚类是一种用于处理同时包含数值型和分类型数据的聚类方法。它是k-means和k-modes聚类的结合,能够处理混合类型的数据集。k-prototype聚类通过定义一个损失函数来度量样本与聚类中心之间的距离,从而将数据点分配到最近的聚类中心。 k-prototype聚类分析的步骤 初始化聚类中心:从数据集中随机选择k个数据点作为...
k-Prototype算法:可以对离散与数值属性两种混合的数据进行聚类,在k-prototype中定义了一个对数值与离散属性都计算的相异性度量标准。 K-Prototype算法是结合K-Means与K-modes算法,针对混合属性的,解决2个核心问题如下: 代码语言:javascript 复制 1.度量具有混合属性的方法是,数值属性采用K-means方法得到P1,分类属性采用...