多维混合型数据聚类分析代码

以下是一个基于K-Means算法的多维混合型数据聚类分析代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 选择特征
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4']

# 对离散型特征进行One-Hot编码
data = pd.get_dummies(data, columns=['feature4'])

# 将数据转换为矩阵
X = np.matrix(data[features])

# 定义聚类数
k = 3

# 定义K-Means模型
kmeans = KMeans(n_clusters=k, max_iter=1000)

# 训练模型
kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果
labels = kmeans.labels_

# 输出结果
print(labels)

在这个例子中，我们首先读取了一个数据集，并选择了其中的四个特征。对于离散型特征，我们使用了One-Hot编码。然后，我们将数据转换为矩阵，并定义了聚类数为3。接着，我们使用K-Means模型对数据进行训练，并获取聚类结果。最后，我们输出了聚类结果。

需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的例子，实际应用中可能需要对数据进行更多的预处理和特征选择，以及对聚类结果进行更详细的分析和评估。