何时使用独热编码,何时使用虚拟变量?

我有一个简短的问题。我想知道在什么情况下应该使用独热编码,什么情况下应该使用虚拟变量。

我计划对分类变量和数值变量进行聚类分析。我在一个论坛上读到,我可以尝试使用独热编码来编码分类变量。但我想知道它与虚拟变量有什么不同。

谢谢


回答:

大多数聚类算法都是基于距离的。

任何这种编码都是一种技巧,使分类数据看起来像是数值数据,但这只是推迟了由此产生的问题:如何归一化、加权、去相关和组合特征。

对于大多数聚类算法,使用0,1还是0,100000或是0,0.000001进行虚拟编码会产生巨大的差异。那么应该使用哪一种呢?对此没有客观的数学答案,这会导致严重的问题。

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注