Data med kategoriska attribut är allmänt förekommande i den verkliga världen. Emellertid, befintliga partitioneral kluster algoritmer för kategoriska data är benägna att falla in i lokala optima. För att ta itu med denna fråga föreslår vi i detta dokument en ny klusteralgoritm, ABC-K-Modes (Artificial Bee Colony clustring based on K-Modes), baserad på den traditionella k-modes klusteralgoritmen och den artificiella bikolonimetoden. I vårt tillvägagångssätt inför vi först ett k-steg-förfarande i ett steg, och integrerar sedan detta förfarande med den artificiella bikolonin för att hantera kategoriska data. I den sökningsprocess som utförs av scout bin, antar vi multi-source sökning inspirerad av idén om batch bearbetning för att påskynda konvergensen av ABC-K-Modes. Utförandet av ABC-K-Modes utvärderas genom en serie experiment i jämförelse med andra populära algoritmer för kategoriska data.
Artificiell Bee Colony (ABC) kombineras med k-lägen föreslås i REF.
A Novel Artificial Bee Colony Based Clustering Algorithm for Categorical Data
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}