Как кластеризовать последовательные категориальные данные в R

Рассмотрим набор данных, в котором пользователи могут выбирать из 3 действий, и у нас есть данные для выбора их первых 10 действий. Пример данных:

for (i in 1:10) 
{
  # sample from list of 3 strings using a set probability
  x <- sample( c("A", "B", "C"), 1000, replace=TRUE, prob=c(0.5, 0.3, 0.2) )
  # assign to variable created on the fly
  assign( paste("cat", i, sep=""), x )
}

first10 <- data.frame(cat1, cat2, cat3, cat4, cat5, cat6, cat7, cat8, cat9, cat10)

Каков наилучший подход в R к кластеризации пользователей в соответствии с последовательностью их действий?

Я просмотрел stackoverflow, и самые похожие вопросы касаются того, как кластеризовать категориальные данные в R (что является частью анализа), но это само по себе не учитывает последовательный характер данных. Существуют ли пакеты R, которые хорошо подходят для этого анализа?


r cluster-analysis categorical-data
person Runic    schedule 31.08.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Ищите частый майнинг набора элементов вместо кластеризации.

Большинство методов кластеризации предназначены для непрерывных числовых данных и предполагают некоторое векторное поле. Они учитывают каждую позицию.

Однако частый паттерн может быть только частью последовательности, последовательность может иметь несколько (или ни одного) из этих паттернов, а между паттернами могут быть промежутки. Все эти свойства обычно желательны.

person Has QUIT--Anony-Mousse    schedule 31.08.2015
comment
Существуют также методы кластеризации категориальных данных, такие как Rmixmod или кластеризация матрицы расстояний на основе расстояния Гауэра. Часто у нас есть смешанный набор данных, где желательна кластеризация. См., например: stats.stackexchange.com/questions/15635/ Я думаю, что предложенный метод интересен, но он решает другой вопрос. Это эквивалентно поиску сильно коррелированных переменных в непрерывном наборе данных (или, возможно, с использованием факторного анализа), но это отличается от создания модели классификации для случаев. - person Runic; 02.09.2015