[问题类型]:
经验咨询(我想用R 连接某些数据库，请问大家的经验)
[软件熟悉度]:
新手(没写过程式，R 是我的第一次)
[问题叙述]:
请简略描述你所要做的事情，或是这个程式的目的
我有一份顾客问卷名单，除了一般常见的性别, 职业, 年龄外
其他是一系列例如:
- 你觉得我们产品哪些功能吸引你 (复选6个选项)
- 你从哪听到我们的产品 (复选7个选项)
- 你买我们的产品主要目的为何 (单选6个选项)
等等单复选题
我现在想做的是找出我们家产品购买者的分群轮廓
请问我可以将这些问卷选项转成0与数值后，去跑 kmeans吗?
例如:
- Q1第一个选项有被选填的为1，没有被选的为0
- Q3第四个选项有被选填的为1，没有被选的为0
- 性别男生为1，女生为2，其他的为0
不知道我这样表达得有没有清楚..??
谢谢各位
[环境叙述]:
R version 4.2.0 (2022-04-22 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 19044)
Matrix products: default
locale:
[1] LC_COLLATE=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8 LC_CTYPE=Chinese
(Traditional)_Taiwan.utf8
[3] LC_MONETARY=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8
LC_NUMERIC=C
[5] LC_TIME=Chinese (Traditional)_Taiwan.utf8
[关键字]:
kmeans, 分群

kmeans works with categorical data

你是指要把k项复选编码成k个是非题，以及k项单选题编码成k题是非题吗？

建议用knodes h大应该是叫你去google

看来我没误会。如果单纯一个复选题这样做，且所有受访者都有乖乖选你要求的项数（此指三项），我直觉这样做会是可行的。但如果是单选题，或是题型多样，可能要找找其它方法。

kmeans可以处理 binary data，但能避免就避免比较好

终究还是因为kmeans不好处理类别资料的距离与中心。