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...
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聚类的适用范...
下面为实现k-means聚类的Python代码 # (1)选择初始簇中心。 # (2)对剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离,将它赋给最近的簇。 # (3)计算新的簇中心。 # (4)重复(2)和(3),直至准则函数不再明显变小为止。 from numpy import * #定义加载数据的函数。如果数据以文本形式存储在磁盘内,可以用此函数...
K-prototype算法是设定了一个目标函数,类似于kmean的SSE(误差平方和),不断迭代,直到目标函数值不变。 同时,K-prototype算法提出了混合属性簇的原型,我们可以理解原型就是数值属性聚类的质心。混合属性中存在数值属性和分类属性,其原型的定义是数值属性原型用属性中所有属性取值值的均值,分列属性原型是分类属性中选取属...
1 k-prototypes聚类 https://github.com/nicodv/kmodes.git 1 k-prototypes算法 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。
三、sklearn中的cluster进行kmeans聚类 四、分类变量聚类方法的K-modes与K-prototype 延伸一:数据如何做标准化 延伸二:Kmeans可视化案例 延伸三:模型保存 延伸四:HDBSCAN与Kmeans的聚类的一些纪要 一、scikit-learn中的Kmeans介绍 scikit-learn 是一个基于Python的Machine Learning模块,里面给出了很多Machine ...
K-means算法的其他改进算法如下: 1. k-modes 算法:实现对离散数据的快速聚类,保留了k-means算法的效率同时将k-means的应用范围扩大到离散数据。 2. 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。
方法1是将分类变量转化为数值型,但缺点在于如果使用独热编码(one hot encoding)可能会导致数据维度大幅度上升,如果使用标签编码(label encoding)无法很好的处理数据中的顺序(order)。方法2是对于数值型变量和分类变量分开处理,并将结果结合起来,具体可以参考Python的实现[1...
聚类分析之k-prototype算法解析 K-prototype是处理混合属性聚类的典型算法。继承Kmean算法和Kmode算法的思想。并且加⼊了描述数据簇的原型和混合属性数据之间的相异度计算公式。常规定义：X={X1，X2，X3………Xn}表⽰数据集（含有n个数据），其中数据有m个属性。数据Xi={X11，X12，X13……….X1m} Aj表⽰...
如果变量只有数值型数据:可选用K-means,DBSCAN,分层聚类等。 如果变量只有分类型数据:可选用K-modes,Kmodes是Kmeans的一种变种算法,将原本Kmeans使用的欧式距离替换为字符间的汉明距离。 如果变量有数值和分类型混合的数据:可用K-prototype,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Kmodes...