Abstrakt. I detta dokument studerar vi olika diskreta dataklustermetoder, som använder ramen Modellbaserad klustring (MBC) med Multinomal distribution. Vår studie omfattar flera relevanta frågor, såsom initiering, modelluppskattning och modellurval. Dessutom föreslår vi en ny MBC-metod genom att effektivt kombinera de partitionerande och hierarkiska klusterteknikerna. Vi utför experiment på både syntetiska och verkliga data och utvärderar metoderna med hjälp av noggrannhet, stabilitet och beräkningstid. I vår studie identifieras lämpliga strategier som ska användas för diskret dataanalys med MBC-metoderna. Dessutom är vår föreslagna metod mycket konkurrenskraftig w.r.t. kluster noggrannhet och bättre w.r.t. stabilitet och beräkningstid.
Nyligen föreslog Ref en MBC-metod som utför samtidig klustring och modellval med hjälp av MM.
Simultaneous Clustering and Model Selection for Multinomial Distribution: A Comparative Study
{'venue': 'IDA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}