K-Modes

组件介绍

“K-Modes” 控件基于对分类属性型数据的采用的聚类算法来划分数据。

K-Modes聚类是标准k-means聚类过程的一个改进版本，它针对分类数据的聚类进行了优化。它通过使用匹配差异度量（也称为汉明距离）而不是欧氏距离来计算两个对象之间的距离。此外，它使用modes来表示聚类中心点。

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• 输入：
  • data：数据集
• 输出：
  • data：处理后的数据集
  • cen：每个簇的中心点

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页面介绍

点击 “K-Modes” 控件查看参数配置页面，如下图所示：

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
簇数量	指定簇数	1~1000	3
最大迭代数	算法运行的最大迭代次数	1~1000	200

参考项目地址

使用案例

在下图所示的案例中，使用 “加载文件”（File） 控件加载数据集，连接 “K-Modes” 控件进行聚类，之后连接 “查看数据”（Data Table） 控件查看聚类结果。

案例中加载 iris 数据集，案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。