[英]What is the best python approach/model for clustering dataset with many discrete and categorical variables?
| 年齡 | 性別 | 商務旅行 | 部門 | 距離 | 教育 | 婚姻狀況 | 薪水 | 工作年限 | 滿意 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 41 | 女性 | 頻繁 | 銷售量 | 12 | 5 | 已婚 | 5000 | 4 | 4 |
| 24 | 男性 | 很少 | 人力資源 | 22 | 4 | 單身的 | 3400 | 1 | 3 |
滿意度 - 從 1 到 5 的等級，5 是最滿意的。
距離 - 從家到工作場所的距離
以上是數據樣本。
Kmeans 或 Kmodes 是否適合這樣的數據集？
感謝您提前提供任何答案。
Kmean 聚類並不理想，因為它無法處理離散數據
用python聚類包含分類和數字變量的數據的最佳方法是什么
[英]What is the best way for clustering data containing categorical and numeric variables with python
在具有離散、連續和分類變量的數據集上執行值估計的最佳方法是什么？
[英]What is the best way to perform value estimation on a dataset with discrete, continuous, and categorical variables?
確定包含分類變量和數值變量的數據集的聚類算法
[英]Deciding to the clustering algorithm for the dataset containing both categorical and numerical variables
使用 Pandas 在 Python 中為具有連續和分類變量的數據集創建虛擬變量
[英]Creating dummy variables for dataset with continuous and categorical variables in Python using Pandas
保持許多不同的Django模型類型選擇為DRY的最佳方法是什么？
[英]What is the best approach to keep many different django model type choices DRY?
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