連続変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化する数値変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化することを希望する顧客がいます。 連続データをビニングし、潜在クラス分析を使用することを提案しました。 このタイプのクラスタリングについて、他の誰かが他の提案やテクニックを持っていますか？
ありがとう、
ピーターハーシュ
Re：連続変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化するこれが簡単な例のジャーナルです-たくさんの素晴らしい視覚化。 ラベルを読むには、拡大鏡を使って練習する必要があります。 選択したクラスターでのピボットは、物事を移動するのにも役立ちます。
Re：連続変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化する階層的クラスタリングは、クラスタリングのためにカテゴリデータと連続データの両方を取ります。 変数間の解釈に最適なビューを表示するには、双方向クラスタリングをオンにします。
Re：連続変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化するちょっとピーター、
良い提案。
それは、複数のカテゴリー要因がいくつかの連続したものと混ざり合っているように聞こえました。
Re：連続変数とカテゴリ変数の混合をクラスター化するピート：
カテゴリ要素のレベルはいくつですか？ それがほんの数であり、レベルが実用的に意味があるかもしれない場合...差別化を維持するために、おそらく各レベルに「By」ステートメントを使用することも機能する可能性がありますか？ 私は州の住民のようなものを考えていますか？ 目前の問題によっては、さまざまな州の人々を混ぜ合わせても、実際的な観点からは意味がない場合がありますか？
