【发布时间】：2014-05-20 01:46:15
【问题描述】：
我想知道如何执行具有多个特征的聚类分析。例如，让我们考虑一下，每个对象都有一组特征（我有很多对象）。并且这些特征中的每一个都有特定的维度（特征A是n维向量，特征B是m维向量，等等）
如何将所有对象的所有不同特征聚集在一起？
【问题讨论】：
标签： multidimensional-array machine-learning cluster-analysis unsupervised-learning
【发布时间】：2014-05-20 01:46:15
【问题描述】：
典型的做法是将特征向量列表展平为组合特征向量，其长度是分量特征向量长度的总和。
EG 在您的示例中具有两个特征向量 A 和 B，您将创建一个长度为 n + m 的特征向量。具有 n 个特征的特征向量 A 的位置为 0 到 n - 1。具有 m 维的特征向量 B 的位置为 n 到 n + m - 1。
【讨论】：