❓ Как использовать категориальные признаки в k-Means

Алгоритм k-Means плохо работает с категориальными признаками, потому что понятие среднего значения неприменимо к строковым значениям вроде «красный», «синий» или «зелёный».

🛠 Что можно сделать

📍 One-hot encoding — преобразуем каждую категорию в бинарный вектор. Это позволяет применить *k-Means*, но увеличивает размерность и может искажать расстояния.
📍 Label encoding — простой способ, но порядок присвоенных чисел может ввести модель в заблуждение (например, «cat» = 0, «dog» = 1, «elephant» = 2).
📍 Оба метода не гарантируют адекватную интерпретацию расстояний между категориями.

🔄 Альтернатива

Вместо k-Means для категориальных или смешанных данных лучше использовать:
📍 k-Modes — аналог k-Means, но для чисто категориальных признаков (использует моду вместо среднего).
📍 k-Prototypes — работает с числовыми и категориальными данными одновременно.

Библиотека собеса по Data Science