Python에서 클러스터 분석을 위해 Object 열을 숫자로 변환하는 방법은 무엇입니까?

사용한 지불 방법 및 사용한 할인 유형과 같은 테스트 값으로 구성되는 열은 거의 없습니다. 아이디어를 얻기 위해 붙여 넣는 항목이 거의 없습니다. 이 열에 대한Python에서 클러스터 분석을 위해 Object 열을 숫자로 변환하는 방법은 무엇입니까?

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정보 - 사용하는 지불의 모드 및 할인에 열을 사용 무엇 - 단일 할인 또는 제품에 적용되는 여러 할인 혜택이있을 수 있습니다.

이 열에서 정보를 추출하여 클러스터링을 적용 할 수 있습니다. 숫자 데이터로 변환하는 방법?

출처

2017-10-31 Ashish_17

하지 마십시오. 데이터가 숫자가 아닌 경우 숫자 변수가 필요없는 접근 방식을 선택하십시오.

더미 변수를 사용하여 인코딩 할 수 있지만 k-means와 같은 대부분의 클러스터링 알고리즘은 연속 개의 변수가 필요합니다. 상징적 가치를 의미있는 연속 변수로 변환 할 수는 없습니다.

출처

2017-11-02 06:41:53

하지만 숫자 열은 매우 적고 핀 코드, 매장 위치 ID, 제품 구매 ID입니다. 제품 가격 이외의 다른 기능은 없습니다. 숫자 변수가 많은 기여를하지 않을 것이므로 이러한 기능이 좋은 통찰력을 제공한다고 생각하지 않습니까? –

그건 내가 말한 것이 아닙니다. 나는 당신이 가지고있는 데이터의 종류에 적합한 알고리즘을 선택하고, 데이터가 분명히 알고리즘이 아니라고 가정하지 말고 ... –

하지만 작업은 클러스터링입니다. 해당 CSV 파일의 몇 행을 붙여 넣을 수 없습니다. –

Python에서 클러스터 분석을 위해 Object 열을 숫자로 변환하는 방법은 무엇입니까?

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