计算复杂度高:由于需要同时处理数值型和分类型数据,k-prototype聚类的计算复杂度较高,特别是对于大规模数据集。 可能陷入局部最优:与k-means聚类类似,k-prototype聚类也可能陷入局部最优解,而非全局最优解。 k-prototype聚类分析的示例或案例 以下是一个使用Python实现k-prototype聚类的简单示例: python from kmodes...
K-Prototype Clustering on Blood Transfusion Dataset pythonclusteringnumpypandasseaborndata-analysismatplotlibk-prototypeskmodes UpdatedMay 9, 2022 Jupyter Notebook RobyRiyanto/Customer-Segmentation-Python Star0 Machine Learning Model For Customer Segmentation Using Algorithm K-Prototypes. ...
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...
将数据使用算法分成4个类别后可以看到 每个类别之间分布呈不同的簇,交集较少 ,因此可以认为得到的聚类结果较好。 通过以上步骤,我们可以使用R语言中的k-prototype算法对混合型数据集进行聚类分析,从而帮助我们更好地理解和解释新能源汽车行业上市公司的特征和模式。这对于业界和学术界的研究人员来说,具有重要的实际和理...
对于数值变量,k-means eg:k=4,则选出不在原数据中的4个点,计算图形中每个点到这四个点之间的距离,距离最近的便是属于那一类。标准化之后便没有单位差异了,就可以相互比较。 对于分类变量,k-mode: 对于数值和分类变量:k-prototype 连续变量与分类变量的权重,K=1则等权重;K<1则分类变量;K>1则数值变量。
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...
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。3. 输出...
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...
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。