处理离散型数据的K-均值算法通常使用分类距离度量方法，例如曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。具体方法是首先将离散型数据进行编码，然后计算样本之间的距离。编码方式可以使用众数或比率等，具体取决于数据本身的特点和实际应用场景。您可以通过查阅相关资料或文献来深入了解这个问题。希望能对您有所帮助！
如何在K-均值算法中处理离散型数据？
我正在尝试使用K-均值算法处理一组数据，其中包含离散型数据。然而，我发现在传统的K-均值算法中，距离度量的方式无法处理这种数据类型。我想知道是否有特定的方法可以处理离散型数据，例如通常使用众数（mode）或比率（ratio）进行距离度量。是否有哪位专家能提供一些指导或资料来帮助我更好地处理这个问题？非常感谢！
提问时间：2023-07-06 05:38:00
编辑时间：2023-07-06 05:38:02
提问者：
Wild_Waterfall
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8回答时间：2023-07-06 05:38:05
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