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A Global-Relationship Dissimilarity Measure for the k-Modes Clustering AlgorithmUna medida de disimilitud de relación global para el algoritmo de agrupación k-Modes

Resumen

El algoritmo de clustering k-modes ha sido ampliamente utilizado para agrupar datos categóricos. En este artículo, primero analizamos el algoritmo k-modes y su medida de disimilitud. Basándonos en esto, propusimos una nueva medida de disimilitud, que se denomina GRD. GRD considera no sólo las relaciones entre el objeto y todos los modos de cluster, sino también las diferencias de los diferentes atributos. Por último, se realizaron experimentos con cuatro conjuntos de datos reales de la UCI. Y los resultados correspondientes muestran que GRD logra un mejor rendimiento que dos medidas de disimilitud existentes utilizadas en los algoritmos de k-modes y Cao.

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