Python 如何使用分类属性作为聚类算法的输入？

我正在进行一项任务，在这项任务中，我必须应用机器学习来根据用户的行为和背景对其进行聚类。虽然我拥有的一些属性是数字属性，但大多数属性都是分类属性

我读到的大多数机器学习算法只使用数字属性来处理数据

是否存在以分类属性作为输入的聚类算法

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如果没有，如何将分类属性转换为数字属性？

您可以将分类特征转换为指标变量（也称为虚拟变量）。您也可以使用

例如： 假设数据中有一个类型特征。它有三类

data = pd.DataFrame(['A','B','C'],columns=['TYPE'])

data
Out[24]: 
  TYPE
0    A
1    B
2    C

#Use get_dummies on pandas dataframe. 

new_data = pd.get_dummies(data,columns=['TYPE'],prefix='TYPE_')

new_data
Out[26]: 
   TYPE__A  TYPE__B  TYPE__C
0      1.0      0.0      0.0
1      0.0      1.0      0.0
2      0.0      0.0      1.0

支持现有的分类功能。或者你可以通过一次热编码、二值化等技术将其转换成数字。