我有一个大数据集，其中有一列“clientid”和一个分类列“choice”。我想找出哪些客户有奇怪的选择组合（不太频繁的选择），并且将来能够立即识别未来客户的新奇怪组合。

如果我通过 clientID 转置表，我将根据选择为每个客户端和不同的列设置一行，它将成为具有分类变量（选择）的稀疏数据集。有些客户只有一个选择，有些客户有多个选择，我想查找异常记录（clientid）

哪种算法可以帮助我解决这类问题？它是无监督的，所以我不知道什么是正常组合，它是分类变量的稀疏数据。