K-Means algoritmi toifali ma'lumotlarga taalluqli emas, chunki toifali o'zgaruvchilar diskret va hech qanday tabiiy kelib chiqishiga ega emas. Shunday qilib, fazo kabi evklid masofasini hisoblash ma'noga ega emas.
Kategorik ma'lumotlar uchun klasterlashdan foydalana olamizmi?
Kategorik ma'lumotlar daraja qiymatini belgilash orqali raqamli ma'lumotlarga aylantirildi. Bu kategorik ma'lumotlar to'plamini raqamli ma'lumotlar to'plamlari sifatida klasterlash mumkin. Bu mantiqni amalga oshirish, k- raqamli ma'lumotlar to'plamida qo'llanganda bir xil samaradorlikni berishi kuzatilmoqda.
Kategorik oʻzgaruvchilar uchun foydalanish mumkinmi?
Bu maʼlumotlardan oʻrtachanitopishning imkoni yoʻq, chunki “oʻrtacha” koʻz rangi yoʻq. Siz nisbatlarni topishingiz mumkin, lekin o'rtacha emas. Bu yordam beradi deb umid qilaman!
Ma'lumotlar toifali bo'lganda nimadan foydalanish kerak?
Kategorik ma'lumotlar rejimi va median taqsimoti yordamida tahlil qilinadi, bunda nominal ma'lumotlar rejim bilan tahlil qilinadi, tartibli ma'lumotlar esa ikkalasidan foydalanadi. Ba'zi hollarda tartibli ma'lumotlar bir o'zgaruvchan statistika, ikki o'zgaruvchan statistika, regressiya ilovalari, chiziqli tendentsiyalar va tasniflash usullari yordamida ham tahlil qilinishi mumkin.
Kategorik atributlar bilan klasterlash nima?
Kategorik ma'lumotlar klasteri ma'lumotlar obyektlari toifali atributlar orqali aniqlangan holatga ishora qiladi … Ya'ni kategorik qiymatlar uchun yagona tartiblash yoki o'ziga xos masofa funksiyasi mavjud emas va Semantik jihatdan mantiqiy bo'lgan toifali qiymatlardan raqamli qiymatlarga xaritalash mavjud emas.
