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私は、選択したデジタルカメラの機能に基づいて128人の応答者のバイナリデータを持っています。ここで、「1」は特徴の選択を表し、「0」は選択されていない特徴を表す。私は列に92の製品機能を、行に応答者を持っています。各応答者は、92個の特徴のセットのうち、正確に20個の特徴を選択している。私は、選択した機能に基づいて異なるユーザーグループのクラスタを作成したいと考えています。私は、これらのバイナリデータのファジークラスタリングやハイパーライハルのようないくつかのクラスタリングアルゴリズムを試しましたが、それは私に良い結果をもたらし、クラスタは実際には悪いものでした。だから私は、応答者とのデータにダイス係数類似性行列を適用しました。これは、基本的に、他のすべての応答者との各応答者の類似度スコアを与えます。この類似性行列にクラスタリング手法を適用して良いクラスタを得ることは可能ですか？どのようなクラスタリング手法が利用可能で、このユーザ類似性行列にも適用できるので、ユーザの類似点に基づいてユーザのクラスタを識別することができます。どんな提案やコメントも本当にありがたいです。類似性マトリックスのクラスタリング技術