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我有一个混合类型的数据集：连续的、二进制的、分类的。

我读过一些文章，使用“gower”是混合类型数据的一个很好的聚类距离。所以我想尝试一下并制作一个探索性热图（对行和列进行聚类）。对于一个最小的例子：

library(cluster)
data(agriculture)
agriculture$test <- as.factor(ifelse(agriculture$y %% 2 == 0, "yes", "no"))
head(agriculture)
      x    y test
B  16.8  2.7   no
DK 21.3  5.7   no
D  18.7  3.5   no
GR  5.9 22.2   no
E  11.4 10.9   no
F  17.8  6.0  yes

我可以使用gower_sample_dist <- daisy(agriculture, metric = "gower"). 但是，如果我需要获取热图，我还需要对变量进行聚类，我无法使用gower_variable_dist <- daisy(t(agriculture), metric = "gower").

> daisy(t(agriculture), metric = "gower")
Error in daisy(t(agriculture), metric = "gower") : 
  x is not a dataframe or a numeric matrix.

有没有办法使用 获得关于变量的聚类/不相似矩阵gower？

谢谢！

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