Befintliga modeller för klusteranalys består vanligtvis av ett antal attribut som beskriver de objekt som ska delas upp och en enda latent variabel som representerar de kluster som ska identifieras. När man analyserar data med hjälp av en sådan modell letar man efter ett sätt att samla data som gemensamt definieras av alla attribut. Med andra ord utför man endimensionell klusterbildning. Detta är inte alltid lämpligt. För komplexa data med många attribut är det mer rimligt att överväga multidimensionell klusterbildning, dvs. att partitionera data längs flera dimensioner. I detta dokument presenterar vi en metod för att utföra multidimensionell klusterbildning på kategoriska data och visa sin överlägsenhet över endimensionell klusterbildning.
Den multidimensionella klusterbildningens överlägsenhet när det gäller kategoriska data över endimensionell klusterbildning fastställs i REF.
Model-based multidimensional clustering of categorical data
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}