对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)]d<- dist(x)pclust=function(k){ n=nrow(data)...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)]d <- dist(x)pclust=function(k){n=nrow(data)...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)] d <- dist(x) pclust=function(k){ n=nrow(d...
对数据进行kp聚类(k=3) 对数据进行聚类 在进行聚类分析之前,我们需要选择适当的聚类算法。对于混合型数据集,我们可以使用R语言中的k-prototype算法。该算法可以同时处理数值型和分类型变量,并根据变量之间的相似性将样本划分为不同的聚类。 x=data[,-c(1:2)] d <- dist(x) pclust=function(k){ n=nrow(d...
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。
R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集(上):https://developer.aliyun.com/article/1497074 找到高相关性变量(相关系数大于0.8) 除了删除高相关性的变量外,我们还可以找出相关系数较高的变量对。这些变量对可能包含一些重要的信息,可以帮助我们更好地理解数据。通过计算变量之间的相关系数,并选择...
简介:R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集 全文链接:http://tecdat.cn/?p=32785 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(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
用k个聚类计算k-Prototype聚类的首选验证指标,或根据k-Prototype聚类的choosen指标计算最优聚类数。可能的验证指标有:cindex、dunn、gamma、gplus、mcclain、ptbiserial、剪影和tau。 语法\用法: validation_kproto( method = NULL, object = NULL, data = NULL, k = NULL, lambda = NULL, kp_obj = "optimal...