আমার ডেটাসেটে samples৩ টি নমুনা সহ আমার কাছে 17 টি সংখ্যা এবং 5 বাইনারি (0-1) ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ চালানো দরকার। আমি জানি যে মিশ্রিত ভেরিয়েবলগুলি সহ ডেটাসেটগুলির জন্য গওয়ার দূরত্ব একটি ভাল মেট্রিক। যাইহোক, আমি বুঝতে পারছিলাম না কীভাবে গওয়ার দূরত্ব বাইনারি ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে । আমার কাছে মনে হয় এটি ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব থেকে আলাদা নয়।
আপনার প্রশ্নটি পুরোপুরি পরিষ্কার নয়। আপনি কি কেবল জিজ্ঞাসা করছেন 'বাইনারি ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য কীভাবে উত্স নির্ধারণ করে? "ইউক্লিডিয়ান ছাড়া আর কোনও পার্থক্য নেই" এর অর্থ কী?
—
গুং - মনিকা পুনরায়
ধন্যবাদ. দুঃখিত, আমি জিজ্ঞাসা করি কীভাবে গওয়ার বাইনারি ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে। মানে আমি বিটিডব্লিউ পার্থক্য বুঝতে পারি না। বাইনারি ভেরিয়েবলের জন্য ইউক্যালিডিয়ান এবং উত্সাহক।
—
এমরাহ বিলগি
আপনি কি এই সাইটটি অনুসন্ধান করেছেন
—
ttnphns
Gower? stats.stackexchange.com/a/15313/3277
হ্যা, আমি করেছিলাম. ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব 0, উভয় নমুনার মান একই হয়, যদি না হয় 1। গওয়ার সম্পর্কে কী?
—
এমরাহ বিলগি
@ এমরাহবিলজিç, গওয়ার মেট্রিক হ'ল দূরত্ব নয় । ১ থেকে বিয়োগ করলে এটি "দূরত্ব" হয়ে যায়। উপরের লিঙ্কের নীচে এটি কীভাবে বাইনারি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে তা পড়ুন।
—
ttnphns