具有离散和连续属性的聚类算法？

Posted 2023-03-12

【中文标题】具有离散和连续属性的聚类算法？

【英文标题】：Clustering Algorithm with discrete and continuous attributes?

【发布时间】：2010-10-24 04:46:32

【问题描述】：

有人知道对离散属性和连续属性执行聚类的好算法吗？我正在解决识别一组相似客户的问题，每个客户都有离散和连续属性（想想客户的类型、该客户产生的收入金额、地理位置等）。

K-means 或 EM 等传统算法适用于连续属性，如果我们混合了连续属性和离散属性怎么办？

【参考方案1】：

如何将您的每个类别属性转换为一系列 N-1 二元指标属性（其中 N 是类别数）？ 您不应该害怕高维，因为可以使用稀疏表示（例如 mahout 的SequentialAccessSparseVector）。 完成此操作后，您可以使用经典的 K-means 或任何标准的纯数字聚类算法。

【参考方案2】：

R 是一个很好的聚类工具 - 标准方法是使用 daisy 在混合数据上计算相异矩阵，然后使用 agnes 与该矩阵进行聚类。

cba module on CRAN 包含一个基于 ROCK 对二进制预测变量进行聚类的函数。

【参考方案3】：

我实际上会向用户呈现成对的离散属性，并要求他们定义他们的接近度。你会给他们呈现一个从[同义词..非常外国]或类似的尺度。让很多人这样做，您最终会得到一个广泛接受的非线性属性值的邻近函数。

【参考方案4】：

您也可以将affinity propagation 作为一种可能的解决方案。 但要克服连续/离散的困境，您需要定义一个对离散状态进行估值的函数。

【参考方案5】：

如果我没记错的话，COBWEB 算法可以处理离散属性。

您还可以对离散属性执行不同的“技巧”，以创建有意义的距离指标。

您可以在 google 上搜索分类/离散属性的聚类，这是最热门的之一：ROCK: A Robust Clustering Algorithm for Categorical Attributes。