我有一个数据集，看起来像下面的第一行：
Name Geometry Restaurant School Hospital Bank Auto_Repair Gas_Station Salon
Chipotle POINT(-82.458142 27.387703) 1 0 0 0 0 0 0
但是，我的实际数据集具有40,000个点和大约400个名义特征。我可以使用DBSCAN将我的点聚类为约400个聚类，但是这只是基于距离的聚类。我该如何考虑我的名义特征，以使Restaurant和Auto_Repair这样的点与Restaurant和Salon的点不太可能出现在同一群集中？我是否可以使用jaccard或余弦相似度矩阵来调整哈弗斯汀距离矩阵？