我没有找到相应可以实现k-prototype的包。如果你有相应的数据的话，写一个类似的程序就可以了。
比如，你有training set与testing set.
1.计算testing set中的每一项与training中的每一项的距离。这个时候你要定义相应的距离。k-prototype比较麻烦的就是要确定distance=d1+weight*d2,d1代表连续变量之间的距离，d2代表名义变量的距离。weight代表权重。这个呢，得看实际情况；
2.根据距离大小确定testing set中的每一项的归属。根据投票数确定。
我感觉，除了计算距离上有自己的特别处，k-prototype与knn没有什么不同。

谢谢，有没有这方面通用的程序，我不太会编。  我找到一个clus*****包来实现数值属性和分类属性聚类问题，但用自己数据总是出错，有兴趣你可以看看

谢谢，有没有这方面通用的程序，我不太会编。  我找到一个clus*****包来实现数值属性和分类属性聚类问题，但用自己数据总是出错，有兴趣你可以看看

c l u s t M D这个包

同问，好像clus*****包的算法不是基于k-means改进来的吧？