K-means聚类只适用于定量数据的样本聚类过程,但实际科研数据分析中,聚类变量并不仅是定量数据,也可能包含定类变量参与聚类,此时K-means聚类不再适用。 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...
K-prototype是K-means与K-modes的一种集合形式,适用于数值类型与字符类型集合的混合型数据。 k-prototypes算法在聚类的过程中,是将数据的数值型变量和类别型变量拆开,分开计算样本间变量的距离,再将两者相加,视为样本间的距离。 k-prototypes聚类的准则就是使用一个合适的损失函数去度量数值型和分类变量对原型的距离...
K-modes聚类对离散型数据(定类数据)进行聚类;K-prototype聚类对混合型数据(定量+定类)进行聚类。SPSSAU自动处理选择。, 视频播放量 2327、弹幕量 1、点赞数 37、投硬币枚数 16、收藏人数 83、转发人数 27, 视频作者 小白在学统计, 作者简介 分享小白也能听懂的统计学知
必要时,可纳入分类变量作为聚类依据,实现K-prototype聚类算法,方法灵活,优势明显。 PS:案例数据如下: SPSSAU主成分分析 更多干货请登录SPSSAU官网进行查看。 SPSSAUwww.spssau.com/?100001000
提炼信息以概括类的特征,对类进行命名,这项工作极为重要。算法给的聚类结果,如果没有独立、明确的类特征,那么其结果没有实际指导意义。 SPSSAU实现K均值聚类,操作简便,三线表直接可用,统计图形美观,结果丰富。必要时,可纳入分类变量作为聚类依据,实现K-prototype聚类算法,方法灵活,优势明显。
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简介 利用SPSSAU可以得到k-prototype聚类结果（聚类项中存在定类数据时，此时聚类分析使用K-prototype方法进行）工具/原料 戴尔optiplax 7080 windows10 SPSSAU21.0 方法/步骤 1 首先，在‘进阶方法’版块中点击‘聚类’按钮 2 然后，将数据拖拽到右侧分析框中，点击开始分析 3 最后，得到数据的分析结果。
提炼信息以概括类的特征,对类进行命名,这项工作极为重要。算法给的聚类结果,如果没有独立、明确的类特征,那么其结果没有实际指导意义。SPSSAU实现K均值聚类,操作简便,三线表直接可用,统计图形美观,结果丰富。必要时,可纳入分类变量作为聚类依据,实现K-prototype聚类算法,方法灵活,优势明显。
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