Làm thế nào để khoảng cách Gower tính toán sự khác biệt giữa các biến nhị phân '?

Tôi có 17 biến số và 5 biến nhị phân (0-1), với 73 mẫu trong tập dữ liệu của tôi. Tôi cần phải chạy một phân tích cụm. Tôi biết rằng khoảng cách Gower là một số liệu tốt cho các bộ dữ liệu với các biến hỗn hợp. Tuy nhiên, tôi không thể hiểu làm thế nào khoảng cách Gower tính toán sự khác biệt giữa các biến nhị phân . Dường như với tôi rằng nó không khác biệt với khoảng cách Euclide.

Làm thế nào về các thuộc tính nhị phân có các giá trị "m" và "f", cho "nam" và "nữ"?

Bạn có nhận ra rằng đối với một biến số dicotomous, tất cả những gì bạn có thể nhận ra là "giống nhau" hay "khác biệt"? Sự khác biệt điểm chính giữa các khoảng cách không phải là nếu giá trị là 1 hoặc 0; nhưng làm thế nào nhiều biến được kết hợp.

Khoảng cách Gower sử dụng Manhattan để tính khoảng cách giữa các điểm dữ liệu liên tục và Dice để tính khoảng cách giữa các điểm dữ liệu phân loại