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...
聚类分析之k-prototype算法解析 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...
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...
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...
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。
k-均值(k-means)聚类 1、k-均值算法 k-均值算法是一种无监督学习,是一种“基于原型的聚类”(prototype-based clustering)方法,给定的数据是不含标签的D={x(1),x(2),...,x(i)}D={x(1),x(2),...,x(i)},目标是找出数据的模式特征进行分类。如社交网络分析,通过用户特征进行簇划分,分出不同群体...
k-均值(k-means)聚类 1、k-均值算法 k-均值算法是一种无监督学习,是一种“基于原型的聚类”(prototype-based clustering)方法,给定的数据是不含标签的 ,目标是找出数据的模式特征进行分类。如社交网络分析,通过用户特征进行簇划分,分出不同群体。 (图源网络,侵删) ...
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。
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],如K-mode和K-prototype。
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。 通过对公司的财务数据、市场表现和发展战略等多个方面的变量进行聚类分析,我们可以将这些公司划分为不同的类别,并分析不同类别的特点和发展趋势。