请使用一趟聚类完成下面数据的聚类过程(r=30,基于曼哈顿距离)。 记录号 是否购车 婚姻状况 绩效成绩 1 yes single 125 2 no married 100 3 no single 70 4 yes married 120 5 no divorced 95 6 no married 65
时间: 2024-03-31 18:37:19 浏览: 15
首先,我们需要将分类变量转换为数值变量。我们可以使用独热编码进行转换。转换后的数据如下:
| 记录号 | 是否购车_yes | 是否购车_no | 婚姻状况_single | 婚姻状况_married | 婚姻状况_divorced | 绩效成绩 |
|--------|--------------|-------------|----------------|-----------------|--------------------|----------|
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 125 |
| 2 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 100 |
| 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 70 |
| 4 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 120 |
| 5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 95 |
| 6 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 65 |
接下来,我们可以使用K-Means算法进行聚类。设置簇的数量为2,使用曼哈顿距离作为距离度量。聚类结果如下:
| 记录号 | 是否购车_yes | 是否购车_no | 婚姻状况_single | 婚姻状况_married | 婚姻状况_divorced | 绩效成绩 | Cluster |
|--------|--------------|-------------|----------------|-----------------|--------------------|----------|---------|
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 125 | 2 |
| 2 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 100 | 1 |
| 3 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 70 | 1 |
| 4 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 120 | 2 |
| 5 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 95 | 1 |
| 6 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 65 | 1 |
从聚类结果中可以看出,我们将数据聚成了两类。Cluster 1 中的记录具有较低的绩效成绩和较高的离婚率,Cluster 2 中的记录具有较高的绩效成绩和较低的离婚率。