machine-learning - 聚类以实现异构组

我想基于分类变量（可以是低，中或高）将100个用户分组。组的大小应为3。假设用户分布均匀，我想在组内获得最大的异构性。我想知道是否可以使用一些聚类算法根据相似性进行分组？有什么建议么？

最佳答案

我不认为您需要一种聚类算法来基于分类变量对数据进行分组。

根据您的问题，我认为这应该可行。

# Code
from sklearn.model_selection import train_test_split

group1, group23 = train_test_split(data, test_size=2/3., stratify=data['lab'])
group2, group3 = train_test_split(group23, test_size=1/2., stratify=group23['lab'])

Stratify确保为给定的categorical value保持最大的异构性。

# Sample output

print(data)
   val1  val2 lab
0     1     1   L
1     2     2   L
2     3     3   L
3     4     4   M
4     5     5   M
5     6     6   M
6     7     7   H
7     8     8   H
8     9     9   H

print(group1)
   val1  val2 lab
4     5     5   M
1     2     2   L
6     7     7   H

print(group2)
   val1  val2 lab
8     9     9   H
2     3     3   L
3     4     4   M

print(group3)
   val1  val2 lab
0     1     1   L
7     8     8   H
5     6     6   M

train_test_split() Documentation

关于machine-learning - 聚类以实现异构组，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56283330/