Sammanfattning — This paper presents a Likformity-based Agglomerative Clustering (SBAC) algoritm som fungerar bra för data med blandade numeriska och nominella egenskaper. En likhetsåtgärd, som föreslås av Goodall för biologisk taxonomi [15], som ger större vikt åt ovanliga funktionsvärden i likhetsberäkningar och inte gör några antaganden om de underliggande fördelningarna av funktionsvärdena, antas för att definiera likhetsmåttet mellan objektpar. En agglomerativ algoritm används för att konstruera ett dendrogram och en enkel distinktion heuristic används för att extrahera en partition av data. SBAC:s prestanda har studerats på verkliga och artificiellt genererade datamängder. Resultaten visar hur effektiv denna algoritm är i oövervakade upptäcktsuppgifter. Jämförelser med andra klustersystem illustrerar denna metods överlägsna resultat.
Till exempel införde REF likformighetsbaserad Agglomerative Clustering som kallas SBAC, som är en hierarkisk agglomerativ algoritm för blandade data.
Unsupervised learning with mixed numeric and nominal data
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}