K-modernas algoritm har blivit en populär teknik för att lösa kategoriska dataklusterproblem inom olika applikationsområden. Algoritmen kräver dock ett slumpmässigt urval av startpunkter för klusteren. Olika inledande punkter leder ofta till betydande distinkta klusterresultat. I denna uppsats presenterar vi en experimentell studie om att tillämpa en längst-punkt heuristisk baserad initieringsmetod för k-modes klusterbildning för att förbättra dess prestanda. Experiment visar att ny initieringsmetod leder till bättre klusternoggrannhet än slumpmässig initieringsmetod för k-modes klustring.
REF presenterar två längst hållpunkters heuristiska för beräkning av initiala klustercenter för K-modes-algoritm.
Farthest-Point Heuristic based Initialization Methods for K-Modes Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}