Kluster av kategoriska uppgifter är en integrerad del av datautvinningen och har på senare tid rönt stor uppmärksamhet. I detta dokument presenterar vi k-ANMI, en ny effektiv algoritm för att samla kategoriska data. K-ANMI algoritmen fungerar på ett sätt som liknar den populära kmeans algoritm, och godheten i kluster i varje steg utvärderas med hjälp av ett ömsesidigt informationsbaserat kriterium (nämligen, genomsnittlig normaliserad ömsesidig information -ANMI) lånad från kluster ensemble. Denna algoritm är lätt att implementera och kräver flera hashtabeller som den enda stora datastrukturen. Experimentella resultat på verkliga datauppsättningar visar att k-ANMI algoritm är konkurrenskraftig med de toppmoderna kategoriska dataklustringsalgoritmer med avseende på klusternoggrannhet.
K-ANMI REF
k-ANMI : A mutual information based clustering algorithm for categorical data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}