Denna artikel publicerades i en tidskrift som publicerades av Elsevier. Den bifogade kopian tillhandahålls författaren för intern icke-kommersiell forskning och utbildning användning, inklusive för undervisning vid författarinstitutionen och dela med kollegor. Andra användningsområden, inklusive reproduktion och distribution, eller försäljning eller licensiering av kopior, eller utstationering på personliga, institutionella eller tredje parts webbplatser är förbjudna. Partitionerande kluster av kategoriska data utförs normalt med hjälp av K-läges klusteralgoritm, som fungerar bra för stora datauppsättningar. Även om utformningen och genomförandet av K-modes algoritm är enkelt och effektivt, har den fallgropen att slumpmässigt välja de ursprungliga klustercenter för åberopa varje ny utförande som kan leda till icke-upprepbara klusterresultat. Detta dokument tar upp det randomiserade initieringsproblemet för K-modes algoritm genom att föreslå en initieringsalgoritm för klustercenter. Den föreslagna algoritmen utför flera kluster av data baserat på attributvärden i olika attribut och avkastning deterministiska lägen som ska användas som inledande klustercenter. I tidningen föreslår vi en ny metod för att välja de mest relevanta attributen, nämligen Framstående attribut, jämföra den med en annan befintlig metod för att hitta Betydande attribut för oövervakat lärande, och utföra flera kluster av data för att hitta initiala klustercenter. Den föreslagna algoritmen säkerställer fasta initiala klustercenter och därmed repeterbara klusterresultat. Den föreslagna algoritmens komplexitet i värsta fall är log-lineär till antalet dataobjekt. Vi utvärderar den föreslagna algoritmen på flera kategoriska datauppsättningar och jämför den mot slumpmässig initiering och två andra initieringsmetoder, och visar att den föreslagna metoden presterar bättre i termer av noggrannhet och tids komplexitet. De första kluster centra som beräknas av den föreslagna metoden är nära de faktiska kluster centra av olika data som vi testade, vilket leder till snabbare konvergens av K-lägen kluster algoritm i kombination med bättre klusterresultat.
På grund av algoritmens känslighet för de initiala parametrarna, är det viktigt att säkerställa K-lägen kluster med bra initiala klustercenter REF.
Cluster center initialization algorithm for K-modes clustering
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}