以前你可能一直用错「K均值聚类」？

作者：微调地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34330242聚类算法中的第一门课往往是K均值聚类（K-means），因为其简单高效。本文主要谈几点初学者在使用K均值聚类时需要注意的地方。1. 输入数据一般需要做缩放，如标准化。原因很简单，K均值是建立在距离度量上的，因此不同变量间如果维度差别过大，可能会造成少数变量“施加了过高的影响而造成垄断”。2. 如果输入数据的变量类型不同，部分是数值型（numerical），部分是分类变量（categorical），需要做特别处理。方法1是将分类变量转化为数值型，但缺点在于如果使用独热编码（one hot encoding）可能会导致数据维度大幅度上升，如果使用标签编码（label encoding）无法很好的处理数据中的顺序（order）。方法2是对于数值型变量 ………………………………