这是我第一次参加论坛，请原谅任何不寻常的格式......
我目前正在研究混合数据类型的聚类算法，并且正在使用clustMixType包中实现的k-prototype方法。这完全没问题。 但是，我现在想为这种聚类方法推导出一些有效性措施。 R中可用的包需要数字输入数据或距离矩阵。因此，我试图使用Huang 1998中给出的等式推导出这个距离矩阵： d（X，Y）= sum（xj-yj）^ 2 +γ* sum（δ（xj，yj）） 我尝试了以下方法：
mat.f <- data.frame(runif(5),runif(5),factor(c("men","women","women","women","men"),levels = c("men","women")))
mat.m <- as.matrix(mat.f)
myfunction <- function(x,y){
try(sum((x-y)^2))+lambda*try(sum(x!=y))
}
proxy::dist(mat.m,myfunction)
得到一个输出：
1 2 3 4
2 NA
3 NA NA
4 NA NA NA
5 NA NA NA NA
Warning message:
In do.call(".External", c(list(CFUN, x, y, pairwise, if (!is.function(method)) get(method) else method), :
NAs introduced by coercion
这显然不是我想要的。 我的问题是： 我怎么能告诉R他应该根据数据的类型进行一次距离计算？ 我可能也理解黄1998的定义中的错误。
如果你能帮助我解决这个问题，那就太棒了。
如果我需要提供更多详细信息，请询问。
谢谢你的帮助！