Можно ли выполнить кластерный анализ в матрице характеристик объекта?

Question

В настоящее время я пытаюсь изучить различные методы кластерного анализа, однако в примерах, которые я смотрю, кластерный анализ можно найти только на матрице с числовыми переменными.Мне было интересно, смогу ли я применить некоторые из самых известных методов кластеризации, таких как K-кластеризация или иерархическая кластеризация, на матрице, содержащей не числовые значения.Например:

Как один человек будет выполнять кластеризационный анализ на матрице такого типа?
Спасибо

Answer 1

Конечно.

Просто используйте подходящую меру расстояния для ваших данных, и вы можете использовать HAC.

Или выберите другой алгоритм.Существует десятков алгоритмов кластеризации, а не только два.

Основная проблема с такими данными заключается в том, что результаты в большинстве случаев бессмысленны.По какому значению значимости результат может быть лучше, чем случайный на этих данных?