K-Mode聚类

K-Mode是一种适用于离散特征数据的聚类算法，它在聚类过程中使用模式（即众数）来计算距离和相似性。下面是一个使用Python的kmodes库进行K-Mode聚类的示例代码：

from kmodes.kmodes import KModes
import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'],
    'Age': ['Young', 'Young', 'Middle-aged', 'Middle-aged', 'Senior', 'Senior'],
    'Education': ['High School', 'High School', 'College', 'College', 'College', 'High School']
})

# 创建K-Mode聚类模型并进行聚类
km = KModes(n_clusters=2, init='Huang', n_init=5, verbose=1)
clusters = km.fit_predict(data)

# 输出每个样本所属的簇
print(clusters)

# 输出聚类中心
print(km.cluster_centroids_)

在这个示例中，我们使用了一个包含三个离散特征的数据集（Gender，Age和Education）进行聚类。我们创建了一个KModes对象，并传入了一些参数来配置聚类模型，比如聚类数目、初始聚类中心的选择方法等。然后，我们使用fit_predict()方法对数据进行聚类，并输出每个样本所属的簇。最后，我们打印出聚类中心，即每个簇的众数。

需要注意的是，要使用kmodes库进行K-Mode聚类，需要先安装kmodes库。可以使用以下命令安装kmodes库：

pip install kmodes