Как преодолеваются ограничения k-средних при работе с категориальными данными?

Ограничения алгоритма k-средних при работе с категориальными данными можно преодолеть с помощью предварительного преобразования. habr.com

Алгоритм k-средних используется для кластеризации данных числового типа и не подходит для категориальных данных без преобразования. habr.com s.fundamental-research.ru

Некоторые способы преобразования:

• Однократное кодирование. datascience.stackexchange.com Переменную, которая может принимать несколько значений, разделяют на несколько переменных, каждая из которых может принимать только одно из двух значений, например 1 или 0. datascience.stackexchange.com Это увеличивает размерность пространства, но позволяет использовать любой алгоритм кластеризации. datascience.stackexchange.com
• Присвоение категориям числового значения. datascience.stackexchange.com Этот способ применяют, если категориальное значение не равноудалено и может быть упорядочено. datascience.stackexchange.com

Кроме того, для работы с категориальными данными существуют другие методы, например алгоритм CLOPE. s.fundamental-research.ru