<div class="type-placeholder" style="font-size: 15px; letter-spacing: -0.3px; color: #abb0b5; white-space: pre-wrap;">- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! <br />- 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. <br />- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. <br />- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.</div>
<div class="type-placeholder" style="font-size: 15px; letter-spacing: -0.3px; color: #abb0b5; white-space: pre-wrap;">안녕하세요 강의에서 연속형 변수로 거리 계산후 클러스터링 하는 계층적/비계층적 방법에 배웠습니다.</div>
<div class="type-placeholder" style="font-size: 15px; letter-spacing: -0.3px; color: #abb0b5; white-space: pre-wrap;">범주형 변수(명목형 변수)에서도 유사도 분석? 거리 계산 가능한 방법이 있는 것 같은데, 명목형 변수들로만 구성된 데이터에서도 클러스터링 할 수 있는 방법이나 패키지를 알 수 있을까요?</div>

<p>안녕하세요 김승욱 입니다.</p>
<p>군집분석 알고리즘이 워낙 많아 제가 다 파악하고 있지는 못합니다만,</p>
<p>우선 KModes 기법 소개드립니다.&nbsp;</p>
<p>관련 상세 내용은 다음 링크 참고 하시면 됩니다.</p>
<p><a>https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/kmodes-clustering-algorithm-for-categorical-data/</a></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>그리고 관련 패키지와 예제 코드는 다음 링크를 참고 하시면 됩니다.</p>
<p><a>https://www.rdocumentation.org/packages/klaR/versions/0.6-15/topics/kmodes</a></p>
<p>&nbsp;</p>
<p>감사합니다.</p>

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범주형 변수 군집 분석