Forskning om klusteranalys för kategoriska data fortsätter att utvecklas, och nya klusteralgoritmer föreslås. I detta sammanhang behandlas dock sällan fastställandet av antalet kluster. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt där insamling av kategoriska uppgifter och uppskattning av antalet kluster genomförs samtidigt. Om vi antar att data kommer från en ändlig blandning av multinomiska fördelningar, utvecklar vi en metod för att välja antalet blandningskomponenter baserat på ett minimum meddelandelängd (MML) kriterium och genomföra en ny förväntanmaximization (EM) algoritm för att uppskatta alla modellparametrar. Den föreslagna EM-MML-metoden, snarare än att välja en bland en uppsättning förhandsuppskattade kandidatmodeller (som kräver att man kör EM flera gånger), integrerar sömlöst skattning och modellval i en enda algoritm. Den föreslagna strategins resultat jämförs med andra välkända kriterier (t.ex. det bayesiska informationskriteriet BIC), med användning av syntetiska data och två verkliga tillämpningar från den europeiska sociala undersökningen. Beräkningstiden för EM-MML är en klar fördel med den föreslagna metoden. De verkliga datalösningarna är också mycket mer parsimoniska än de lösningar som erbjuds av konkurrerande metoder, vilket minskar risken för överskattning av modellorder och ökar tolkningsbarheten.
REF föreslog en MBC-metod som integrerar både modelluppskattning och urval inom en enda EM-algoritm.
Identifying the number of clusters in discrete mixture models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}