Clustering är ett viktigt datautvinningsproblem. Det mesta av det tidigare arbetet med klusterering fokuserade på numeriska attribut som har en naturlig ordning på sina attributvärden. Nyligen, samla data med kategoriska attribut, vars attribut värden inte har en naturlig beställning, har fått viss uppmärksamhet. Tidigare algoritmer ger dock inte en formell beskrivning av de kluster de upptäcker och några av dem utgår från att användaren efter bearbetningen av algoritmens utgång för att identifiera de slutliga klusteren. I detta dokument introducerar vi en ny formalisering av ett kluster för kategoriska attribut genom att generalisera en definition av ett kluster för numeriska attribut. Vi beskriver sedan en mycket snabb summering baserad algoritm som kallas CACTUS som upptäcker exakt sådana kluster i data. CACTUS har två viktiga egenskaper. Först, algoritmen kräver bara två skanningar av datasetet, och därmed är mycket snabb och skalbar. Våra experiment på en mängd olika dataset visar att CACTUS överträffar tidigare arbete med en faktor 3 till 10. För det andra kan CACTUS hitta kluster i undergrupper av alla attribut och kan därmed utföra en subrymdskluster av data. Denna funktion är viktig om kluster inte spänner över alla attribut, ett troligt scenario om antalet attribut är mycket stort. I en grundlig experimentell utvärdering studerar vi CACTUS resultat på verkliga och syntetiska dataset.
I REF presenterades en algoritm kallad Cactus tillsammans med definitionen av ett kluster för kategoriska data.
CACTUS—clustering categorical data using summaries
{'venue': "KDD '99", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}