如何使car evaluation数据集被kmeans聚类

Question

car evaluation数据集是hfh免费提供的一个数据集。
我现在通过学习《机器学习实战》这本书，想通过kmeans对这个数据集进行聚类，发现，因为car数据集是分类数据集，而kmeans聚类算法只能对数值型数据进行聚类。
我的思路是，因为car里面的数据是分类但是有大小关系的所以用pandas进行映射

size_mapping = {
       'low': 1,
       'med': 2,
       'high': 3,
        'vhigh':4,
        '5more':5,
        'small':1,
        'big':3}

但是，该如何将原本的car数据集全部转化成数值类型并导入kmeans里，不清楚了。已经依照书上，敲出了kmeans的程序。

# encoding:utf-8
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt

def loadDataSet(filename):
    dataMat = []  # 创建元祖
    fr = open(filename)
    for line in fr.readlines():
        curLine = line.strip().split('   ')
        fltLine = map(float, curLine)  # 使用map函数将curLine里的数全部转换为float型
        dataMat.append(fltLine)
    return dataMat


def distEclud(vecA, vecB):  # 计算两个向量的欧式距离
    return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2)))


def randCent(dataSet, k):  # 位给定数据集构建一个包含k个随机质心的集合
    n = shape(dataSet)[1]  # shape函数此时返回的是dataSet元祖的列数
    centroids = mat(zeros((k, n)))  # mat函数创建k行n列的矩阵，centroids存放簇中心
    for j in range(n):
        minJ = min(dataSet[:, j])  # 第j列的最小值
        rangeJ = float(max(dataSet[:, j]) - minJ)
        centroids[:, j] = minJ + rangeJ * random.rand(k, 1)  # random.rand(k,1)产生shape(k,1)的矩阵
    return centroids

def kMeans(dataSet, k, distMeas=distEclud, createCent=randCent):
    m = shape(dataSet)[0]  # shape函数此时返回的是dataSet元祖的行数
    clusterAssment = mat(zeros((m, 2)))  # 创建一个m行2列的矩阵，第一列存放索引值，第二列存放误差，误差用来评价聚类效果
    centroids = createCent(dataSet, k)  # 创建k个质心，调用createCent()函数
    clusterChanged = True  # 标志变量，若为true则继续迭代
    print "质心位置更新过程变化："
    while clusterChanged:
        clusterChanged = False
        for i in range(m):
            minDist = inf  # inf为正无穷大
            minIndex = -1  # 创建索引
            for j in range(k):
                # 寻找最近的质心
                distJI = distMeas(centroids[j, :], dataSet[i, :])  # 计算每个点到质心的欧氏距离
                if distJI < minDist:
                    minDist = distJI; minIndex = j
            if clusterAssment[i,0] != minIndex: clusterChanged = True
            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
        print centroids
        for cent in range(k):
            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]
            centroids[cent, :] = mean(ptsInClust, axis=0)  # 计算所有点的均值，选项axis=0表示沿矩阵的列方向进行均值计算
    return centroids, clusterAssment  # 返回所有的类质心与点分配结果


datMat = mat(loadDataSet('car.txt'))
myCentroids, clustAssing = kMeans(datMat, 4)
print "最终质心：\n", myCentroids
print "索引值和均值：\n", clustAssing

Answer 1

使用sklearn里面的OneHotEncoding，这是最简单的方案。