Thuật toán k-Means không áp dụng cho dữ liệu phân loại, vì các biến phân loại là rời rạc và không có bất kỳ nguồn gốc tự nhiên nào. Vì vậy, tính toán khoảng cách euclide cho không gian chẳng hạn là không có ý nghĩa.
Chúng ta có thể sử dụng phân nhóm cho dữ liệu phân loại không?
Dữ liệu phân loại đã được chuyển đổi thành số bằng cách gán giá trị thứ hạng. Nó là một tập dữ liệu phân loại có thể được tạo thành nhóm dưới dạng tập dữ liệu số.. Người ta quan sát thấy rằng việc triển khai logic này, k- có nghĩa là mang lại hiệu suất tương tự như được sử dụng trong tập dữ liệu số.
Nghĩa có thể được sử dụng cho các biến phân loại không?
Không có cách nào đểtìm ra ý nghĩa từ dữ liệu này vì không có màu mắt "trung bình". Bạn có thể tìm thấy tỷ lệ, nhưng không phải giá trị trung bình. Hy vọng điều này sẽ hữu ích!
Nên sử dụng gì khi dữ liệu phân loại?
Dữ liệu phân loại được phân tích bằng cách sử dụng chế độ và phân phối trung vị, trong đó dữ liệu danh nghĩa được phân tích với chế độ trong khi dữ liệu thứ tự sử dụng cả hai. Trong một số trường hợp, dữ liệu thứ tự cũng có thể được phân tích bằng cách sử dụng thống kê đơn biến, thống kê hai biến, ứng dụng hồi quy, xu hướng tuyến tính và phương pháp phân loại.
Phân nhóm với các thuộc tính phân loại là gì?
Phân cụm dữ liệu phân loại đề cập đến trường hợp các đối tượng dữ liệu được xác định trên các thuộc tính phân loại … Nghĩa là, không có thứ tự duy nhất hoặc hàm khoảng cách vốn có cho các giá trị phân loại và không có ánh xạ từ các giá trị phân loại sang số phù hợp về mặt ngữ nghĩa.
