Похожие вопросы
2025-09-09 04:35:13
Какой из этих алгоритмов может работать с категориальными данными?
Выберите один ответ:
- K-modes
- DBSCAN
- K-means
- K-medoids
Другие предметы Колледж Алгоритмы кластеризации интеллектуальный анализ данных алгоритмы для категориальных данных K-modes K-means K-medoids DBSCAN колледж выбор алгоритма Новый
2025-09-09 04:35:25
Чтобы ответить на вопрос о том, какой из перечисленных алгоритмов может работать с категориальными данными, давайте рассмотрим каждый из них по отдельности.
- K-modes: Этот алгоритм специально разработан для работы с категориальными данными. Он использует моды (наиболее часто встречающиеся значения) для определения центров кластеров, что делает его подходящим для категориальных переменных.
- DBSCAN: Этот алгоритм является методом кластеризации, который может работать с разными типами данных, включая числовые и категориальные. Однако он в основном используется для числовых данных, так как требует вычисления расстояний, что для категориальных данных может быть затруднительно без предварительной обработки.
- K-means: Этот алгоритм предназначен для работы с числовыми данными. Он использует средние значения (центры кластеров) для определения кластеров, что не подходит для категориальных данных, так как для них не существует понятия "среднего".
- K-medoids: Подобно K-means, этот алгоритм также ориентирован на числовые данные, но он использует медоиды (центры, которые являются реальными наблюдениями в данных). Хотя K-medoids может применяться к категориальным данным, это не его основное предназначение.
Таким образом, наиболее подходящим алгоритмом для работы с категориальными данными из предложенных является K-modes.