使用K-prototype聚类方法解决实际问题时,分析步骤和前面K-means聚类的相同,第一步是准备数据,可同时依据定量和定类数据进行聚类,定量数据应当进行标准化处理;第二步是确定K值,可专业经验指定或多个K值遍历对比决定;第三步是认识类;第四步是归纳总结和分析类的特征,此处不再赘述。 3. K-prototype聚类实例分析 【例...
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-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...
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。
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。
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表⽰属性j dom(Aj) 表⽰属性j...
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。
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...
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。