❓Как использовать категориальные признаки в k-Means
Алгоритм k-Means плохо работает с категориальными признаками, потому что понятие среднего значения неприменимо к строковым значениям вроде «красный», «синий» или «зелёный».
🛠Что можно сделать
📍One-hot encoding — преобразуем каждую категорию в бинарный вектор. Это позволяет применить *k-Means*, но увеличивает размерность и может искажать расстояния. 📍Label encoding — простой способ, но порядок присвоенных чисел может ввести модель в заблуждение (например, «cat» = 0, «dog» = 1, «elephant» = 2). 📍Оба метода не гарантируют адекватную интерпретацию расстояний между категориями.
🔄Альтернатива
Вместо k-Means для категориальных или смешанных данных лучше использовать: 📍k-Modes — аналог k-Means, но для чисто категориальных признаков (использует моду вместо среднего). 📍 k-Prototypes — работает с числовыми и категориальными данными одновременно.
❓Как использовать категориальные признаки в k-Means
Алгоритм k-Means плохо работает с категориальными признаками, потому что понятие среднего значения неприменимо к строковым значениям вроде «красный», «синий» или «зелёный».
🛠Что можно сделать
📍One-hot encoding — преобразуем каждую категорию в бинарный вектор. Это позволяет применить *k-Means*, но увеличивает размерность и может искажать расстояния. 📍Label encoding — простой способ, но порядок присвоенных чисел может ввести модель в заблуждение (например, «cat» = 0, «dog» = 1, «elephant» = 2). 📍Оба метода не гарантируют адекватную интерпретацию расстояний между категориями.
🔄Альтернатива
Вместо k-Means для категориальных или смешанных данных лучше использовать: 📍k-Modes — аналог k-Means, но для чисто категориальных признаков (использует моду вместо среднего). 📍 k-Prototypes — работает с числовыми и категориальными данными одновременно.
