聚类prototype

聚类prototype是指在聚类算法中，用于代表每个聚类的原型样本。在K-prototype算法中，原型可以理解为数值属性聚类的质心，同时也考虑了混合属性中的分类属性。对于数值属性，原型的定义是属性中所有属性取值的均值；对于分类属性，原型是选取属性值取值频率最高的属性。原型的目的是代表聚类的特征，方便进行样本的分配和更新。\[1\]

在K-prototype算法中，原型的选择和更新是通过计算样本与原型之间的距离来实现的。具体步骤包括：
1. 从数据集中选择每个聚类的一个原型（中心样本）。
2. 根据距离最近的原型，将样本分配到相应的类别中，并更新类别的原型。
3. 重新计算样本与现有原型之间的距离。如果一个样本距离新的原型更近，则将其重新分配到新的类别中。
4. 重复步骤3，直到没有样本改变类别。

K-prototype算法的时间复杂度较高，为O((t+1)kn)，其中n为样本个数，k为聚类个数，t为再分配过程中的迭代次数。在实际实验中，聚类大量数据可能需要较长的时间。\[2\]

总之，聚类prototype是聚类算法中用于代表每个聚类的原型样本，K-prototype算法通过计算样本与原型之间的距离来进行样本的分配和更新。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [聚类分析之k-prototype算法解析](https://blog.csdn.net/u014028070/article/details/52138672)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [k-prototypes聚类](https://blog.csdn.net/littlely_ll/article/details/79981167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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