K-prototypes是处理混合属性聚类的典型算法。由于K-prototypes聚类算法的时间复杂度为o(n),而聚类算法的有效性指标的时间复杂度为o(n2)。本文用python实现K-prototypes聚类算法,用pyspark来计算聚类算法的有效性指标。有效性指标其他聚类算法也可以使用。 2、K-prototypes聚类算法思路 令X=X1,X2,…,Xn表示n个样本的...
二、k-prototypes算法步骤: 1.随机选取k个初始原型(中心点); 2.针对数据集中的每个样本点,计算样本点与k个原型的距离(数值型变量计算欧氏距离,类别型变量计算汉明距离),将样本点划分到离它最近的中心点所对应的类别中; 3.类别划分完成后,重新确定类别的原型,数值型变量样本取值的均值作为新的原型的特征取值,类别...
Python implementations of the k-modes and k-prototypes clustering algorithms. Relies on numpy for a lot of the heavy lifting. k-modes is used for clustering categorical variables. It defines clusters based on the number of matching categories between data points. (This is in contrast to the mo...
如果数据中没有离散的情况,那么kprotoypes方法与kmeans等价。 所以,对于kprototypes方法,差异在于,相异度距离的衡量,与损失代价的目标函数的衡量。 损失函数可以统一的表述为下面形式: 其中, 是划分矩阵,表示变量 属于哪个分类 . ,表示的是硬划分,1表示属于此分类,0表示不属于此分类. 如果 的实数,则表示 为模糊的...
k-means: 是一种典型的划分聚类算法,它用一个聚类的中心来代表一个簇,即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点,该算法只能处理数值型数据 k-modes: K-Means算法的扩展,采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes: 结合了K-Means和K-Modes两种算法,能够处理混合型数据 ...
K- Prototypes Cluster , convert Python code to... Learn more about k-prototypes, clustering mixed data
For numerical attributes, the k-prototypes clustering algorithm uses squared euclidean distance as the distance measure. If you have two records as(1, 2, 3)and(4,1, 5), the squared euclidean distance is calculated as(1-4)^2+(2-1)^2+(3-5)^2which is equal to 14. The kprototpyes...
对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。此外还有 K-Modes 、K-Prototypes 算法可以用于混合类型数据...
kmeans是面向数值型的特征,对于类别特征需要进行onehot或其他编码方法。此外还有 K-Modes 、K-Prototypes 算法可以用于混合类型数据的聚类,对于数值特征簇类中心我们取得是各特征均值,而类别型特征中心取得是众数,计算距离采用海明距离,一致为0否则为1。 5.4 特征的权重 ...
Python implementations of the k-modes and k-prototypes clustering algorithms, for clustering categorical data - nicodv/kmodes