关于聚类方法的问题

Question

最近我开始研究数据挖掘中的聚类，我研究了顺序聚类和层次聚类以及k-means。

我还读到了一个区分k-means和其他两种聚类技术的陈述，说k-means在处理名义属性方面不是很好，但是文本没有解释这一点。到目前为止，唯一的区别就是我可以看出，对于K-means，我们事先会知道我们将需要确切的K个簇，而我们不知道其他两个聚类方法需要多少簇。

所以有人可以在这里给我一些关于为什么存在这样的陈述的想法，即k-means在处理名义属性的例子时有这个问题，有没有办法克服这个问题？

提前致谢。

Answer 1

k-means算法通过获取集群中所有点的平均值来计算集群质心。 如果参数是标称值，则不能取平均值。

有时可以将名义值放入一种顺序中，然后映射到实际值。 例如，一周中的几天可以映射到范围[1.0 - 7.0]，但有时候有时也是不可能的，例如具有值[Windows，Linux，OSX]的属性。