kprototype代码

KPrototype算法是基于KMeans的算法，但是对于处理分类和数值混合型数据有很好的效果。kprototype代码就是用来实现这个算法的代码。

kprototype代码的实现中，需要同时处理分类和数值型数据的聚类问题。代码的主要过程包括两部分：

1. 计算簇中心：这个就是KMeans算法的一部分，计算每个簇的均值。不同的是，在KPrototype算法中，还需要计算每个簇的众数来处理分类型数据。

2. 分配样本到簇中：对于一个样本，首先需要计算它与各个簇中心的距离，规定距离的计算方式是我们自己指定的。然后按照距离最小的原则，将样本分配给最近的簇。

KPrototype算法常常被应用于商品或者顾客的分类问题，因为这些问题类似一个混合了分类和数值型数据的聚类问题。KPrototype算法能够提高分类结果的准确性和可解释性。