Кластеризация — это популярный метод обучения без учителя, используемый для группировки похожих точек данных. Однако обработка категориальных переменных при кластеризации может быть сложной задачей, поскольку большинство алгоритмов кластеризации предназначены для работы с числовыми данными. В этом сообщении блога мы рассмотрим различные методы обработки категориальных переменных при кластеризации.
Горячее кодирование
Один из способов обработки категориальных переменных — использовать однократное кодирование. Горячее кодирование преобразует категориальные переменные в набор бинарных признаков, где каждый признак представляет отдельную категорию. Например, предположим, что у нас есть категориальная переменная «цвет», которая может принимать значения красного, синего или желтого цвета. Мы можем преобразовать эту переменную в три бинарных признака: «цвет-красный», «цвет-синий» и «цвет-желтый», которые могут принимать значения только 1 или 0. Это увеличивает размерность пространства, но не позволяет нам использовать любой алгоритм кластеризации, который нам нравится.
Важно отметить, что горячее кодирование подходит только для номинальных данных, которые не имеют внутреннего порядка. Для порядковых данных, таких как «плохой», «средний» и «хороший», может быть более подходящим использовать числовое кодирование, например 0, 1 и 2 соответственно.
Кластеризация K-режимов
Кластеризация K-средних является популярным алгоритмом кластеризации, но он не применим напрямую к категориальным данным. K-режимы — это разновидность кластеризации k-средних, которая специально разработана для обработки категориальных данных. K-modes заменяет евклидову метрику расстояния, используемую в k-средних, метрикой расстояния, подходящей для категориальных данных. K-режимы работают путем определения режимов (т. Е. Наиболее часто встречающихся значений) категориальных переменных и кластеризации точек данных на основе значений режима.
Смешанная кластеризация
Смешанная кластеризация — это метод, который может обрабатывать наборы данных, содержащие как числовые, так и категориальные переменные. Одним из способов выполнения смешанной кластеризации является использование алгоритма k-прототипов, который сочетает кластеризацию k-средних для числовых данных с кластеризацией k-модов для категориальных данных. Алгоритм k-прототипов использует метрику расстояния, которая объединяет евклидово расстояние для числовых данных и метрику расстояния, используемую в k-режиме для категориальных данных.
Категориальные переменные являются распространенной проблемой при кластеризации. Горячее кодирование и кластеризация k-режимов — два популярных метода обработки категориальных переменных. Для наборов данных, содержащих смешанные данные, можно использовать алгоритм k-прототипов и другие специализированные алгоритмы кластеризации. Важно выбрать соответствующий метод на основе типа категориальных данных и используемого алгоритма кластеризации.
