Με την αυξανόμενη χρήση του Παγκόσμιου Ιστού και των Συστημάτων Προσανατολισμένων στις Υπηρεσίες , οι υπηρεσίες παγκόσμιου ιστού έχουν γίνει μίας ευρέως διαδεδομένη ως προς τη χρήση τεχνολογία. Οι αποθήκες υπηρεσιών παγκόσμιου ιστού αναπτύσσονται με ραγδαίους ρυθμούς , δημιουργώντας την ανάγκη ανάπτυξης προηγμένων εργαλείων για την οργάνωση και δεικτοδότησή τους. Η ομαδοποίηση των υπηρεσιών παγκόσμιου ιστού, οι οποίες συνήθως αναπαρίστανται από έγγραφα Γλώσσας Περιγραφής Υπηρεσιών Παγκόσμιου Ιστού (Web Service Description Language - WSDL) , καθιστά τις μηχανές αναζήτησης υπηρεσιών παγκόσμιου ιστού αλλά και τους χρήστες ικανούς να οργανώνουν και να επεξεργάζονται μεγάλες αποθήκες υπηρεσιών σε ομάδες με παρόμοια λειτουργικότητα και χαρακτηριστικά. Σε αυτή την εργασία προτείνουμε μια νέα τεχνική για την ομαδοποίηση των WSDL εγγράφων. Η προτεινόμενη μέθοδος θεωρεί τις υπηρεσίες παγκόσμιου ιστού ως κατηγορικά δεδομένα όπου κάθε υπηρεσία περιγράφεται από ένα σύνολο τιμών που εξάγονται από το περιεχόμενο και τη δομή του αντίστοιχου αρχείου περιγραφής και ως μέτρο ποιότητας της ομαδοποίησης ορίζεται η αμοιβαία πληροφορία μεταξύ των ομάδων και των τιμών τους. Περιγράφουμε τον τρόπο με τον οποίο οι υπηρεσίες παγκόσμιου ιστού αναπαρίστανται ως κατηγορικά δεδομένα και ομαδοποιούνται, χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο ομαδοποίησης κατηγορικών δεδομένων LIMBO , ελαχιστοποιώντας συγχρόνως την απώλεια πληροφορίας στις τιμές που εξάγονται από τα γνωρίσματα. Κατά την πειραματική αξιολόγηση , η δική μας προσέγγιση υπερέχει σε απόδοση F-Measure τις τεχνικές που χρησιμοποιούν εναλλακτικές μετρικές ομοιότητας και μεθόδους για την ομαδοποίηση WSDL εγγράφων. / With the increasing use of web and Service Oriented Systems, web-services have become a widely adopted technology. Web services repositories are growing fast, creating the need for advanced tools for organizing and indexing them. Clustering web services, usually represented by Web Service Description Language (WSDL) documents, enables the web service search engines and users to organize and process large web service repositories in groups with similar functionality and characteristics. In this paper, we propose a novel technique of clustering WSDL documents. The proposed method considers web services as categorical data and each service is described by a set of values extracted from the content and structure of its description file and as quality measure of clustering is defined the mutual information of the clusters and their values. We describe the way to represent web services as categorical data and how to cluster them by using LIMBO algorithm, minimizing at the same time the information loss in features values. In experimental evaluation, our approach outperforms in terms of F-Measure the approaches which use alternative similarity measures and methods for clustering WSDL documents.