我想对我的数据进行分类，我的一些变量是范围。
我对位置进行分类，例如学校，人们在学校的时间是从 7:00 到 14:00，我的一些变量是分类的（工作日），其中一些是数字的（一个月内的访问频率）。
我想使用 LDA 但如何将范围声明为一个变量？
顺便说一句，我使用 Python
例子：
place visiting time frequency workday
school 8:00-14:00 18-20 1
restaurant 13:00-21:00 0-3 both
bank 8:00-17:00 0-4 1
night club 21:00-2:00 0-4 both
该算法应该受到监督，因为我自己插入了基本事实（地点）。
TIA
这实际上更多的是关于特征工程，而不仅仅是找到任何表示。因此，我会考虑哪些变量可能有助于您的算法。
以下是一些基于您的时间范围的功能的更多想法，可能会有所帮助：
对于开始和结束时间，您可能想看看循环特征设计。
将范围转换为数值特征。您可以从中创建2 个功能。
range
-------------
7:00 to 14:00
becomes
percentage of day in school | hours in school
----------------------------|----------------
0.29 | 7
将范围转换为热编码。您可以从中创建24 个功能。
range
-------------
7:00 to 14:00
becomes
at 0:00|at 1:00|at 2:00|at 3:00|at 4:00|at 5:00|at 6:00|at 7:00|at 8:00|at 9:00|at 10:00|at 11:00|at 12:00|at 13:00|at 14:00|at 15:00|at 16:00|at 17:00|at 18:00|at 19:00|at 20:00|at 21:00|at 22:00|at 23:00
-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|-------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|--------
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
将这两个选项结合起来，共有26 个功能。