我尝试使用包daisy对RStudio执行分层聚类分析。这是我的数据集：
data.frame':341 obs. of 28 variables:
$ Impo_Env : Ord.factor w/ 3 levels "Low"<"Med"<"High": 3 2 3 2 3 2 3 3 2 3 ...
$ ComparativePriority_IAS: Ord.factor w/ 3 levels "Low"<"Med"<"High": 3 1 3 2 3 2 3 2 3 2 ...
$ Strategy_Eradication: Ord.factor w/ 3 levels "No intervention"<..: 3 2 3 2 3 2 3 2 2 3 ...
$ Knowl_BiodivLoss: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 ...
$ Control_Trade: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Engagement_Retail: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Knowl_PastProj: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 ...
$ Priority_IAS: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Knowl_Eradic: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 1 2 2 1 2 2 1 ...
$ Alert_CFS: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 ...
$ Alert_Municipality: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Alert_Park: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 1 2 1 1 2 1 1 ...
$ Alert_Police: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Alert_Firemen: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
$ Supp_AuthorityIAS: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Knowl_Env: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Info_Tv: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 1 2 2 2 2 1 2 1 ...
$ Info_Web: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 ...
$ Info_Radio: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 ...
$ Info_Magazines: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 1 2 1 1 2 1 1 ...
$ Info_School: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 1 1 1 1 1 1 2 ...
$ Blacklist: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
$ Workshop: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 2 1 2 1 2 2 1 1 ...
$ SuppFin_FutProj: Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ...
$ Tourist_dummy: Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 ...
$ Gender: Factor w/ 2 levels "Female","Male": 1 2 1 2 1 1 2 2 2 1 ...
$ logIASknown: num 2.89 2.94 2.89 2.56 3.14 ...
$ Age: int 20 41 14 10 26 33 19 59 23 16 ...
我想使用daisy的欧几里德距离，但是当我跑
daisy(fuu, metric = c("euclidean"), type=list(ordratio = c(1,2,3), asymm=c(4:24), symm=c(25,26)))
输出不好。使用高尔的距离代替欧几里德距离：
警告信息：在雏菊中（fuu，metric = c（＆＃34;欧几里得＆＃34;），输入= list（ordratio = c（1，：混合变量，公制＆＃34; gower＆＃34;是自动使用
我该如何解决？
答案 0 :(得分：0)
如集群包中包含的daisy函数文档中的“详细信息”部分所述：
对名义，序数和（a）对称二进制数据的处理是 通过使用Gower的一般相异系数来实现 （1971年）。如果x包含这些数据类型的任何列，则两个参数 公制和标准将被忽略，Gower的系数将被使用 作为指标。
换句话说，对于要计算的欧氏度量（距离作为根的平方和），输入列必须是数值（模式）变量（即x为矩阵时的所有列），因此被识别为区间缩放变量，而不是名义（类因子列）变量或序数（类有序列）变量。在类型参数中指定变量类型不会改变这一事实。
在这些前提下，并假设它对28个变量都有意义，尽管有些是定性二进制，你可以尝试用as.numeric转换它们然后继续，原因是： 混合变量metric“gower”覆盖自动使用 。