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當我們同時擁有分類變量和連續變量時,可以使用相異矩陣代替數據框架嗎?

[英]Can dissimilarity matrix be used instead of data frame when we have both categorical and continuous variables?

我是RI的新手,有一個同時包含連續變量和分類變量的數據框,我的問題是:當在某些函數中僅接受數值矩陣或數據框時,我可以使用差異矩陣代替數據框嗎?使用loF()函數,它是LOF算法的函數,可以在數值數據具有某些分類變量的情況下僅應用於數值數據。我可以使用數值數據的相異矩陣嗎?

任何幫助將不勝感激。

DMwR lofactor 實施速度慢且過於受限。

但是本地離群因子LOF允許使用任何相似性。

您可能只需要自己編寫代碼 ,或者使用更好的實現(例如ELKI)而不是DMwR。

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