質的属性のパーティショニング
質的な値には、固有の順序が関連付けられていません。そのため、量的な値のパーティショニングに使用されるヒストグラムのピークと谷の概念を適用することはできません。かわりに、個々の値の数でヒストグラムを構成します。
個数の多いビンは、高密度の領域として解釈されます。クラスタリングの目的は、これらの高密度領域を分割して、データのエントロピ(ランダム性)を効果的に低減することです。
O-Clusterは、個々の投影に従って最高度のエントロピを持つヒストグラムを識別します。エントロピは、sensitivityレベルを超えるビンの数として測定されます。O-Clusterは、個別のパーティションに最も大きい2つのビンを配置することで、分岐条件を作成します。ビンの残りは、結果となる2つのパーティションにランダムに割り当てられます。