矢量量化软件通常仅适用于数值数据。其中一个示例是 Python 的 scipy.cluster.vq.vq ( here )，它执行矢量量化。大多数聚类软件也显示了数值数据要求。
许多人指出，您始终可以将分类变量转换为一组二进制数值变量。但是，当处理大数据时，这会变得很尴尬，其中单个分类变量可能有数百或数千个类别。
显而易见的替代方案是更改距离函数。对于混合数据类型，从观察到“中心”或“密码本条目”的距离可以表示为两部分总和，涉及(a)数值变量的通常欧几里得计算和(b)不平等指标的总和对于分类变量，如建议的 here第 125 页。
有没有开源软件实现具有这种广义距离函数的矢量量化？
最佳答案
对于机器学习和聚类算法，您还可以找到有用的 scikit-learn 。为了实现你想要的，你可以看看他们的 DBSCAN 的实现.
在他们的文档中，您可以找到:
sklearn.cluster.dbscan(X, eps=0.5, min_samples=5, metric='minkowski', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, random_state=None)
此处的X可以是您已经计算出的距离矩阵(并传递metric='precompulated')，也可以是标准的样本x特征矩阵，而 metric= 可以是一个字符串(带有已实现的 distance functions 之一的标识符)或一个可调用的 python 函数，它将以成对的方式计算距离。
如果找不到所需的指标，您始终可以将其编程为 python 函数:
def mydist(a, b):
return a - b # the metric you want comes here
并使用 metric=mydist 调用 dbscan。或者，您可以预先计算距离矩阵，并将其传递给聚类算法。
同一库中还有一些其他聚类算法，看看它们 here .
关于python - 分类数据的矢量量化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27694998/