部分的関係からのクラスタリング : 直観的データ解析の枠組

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概要

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実世界における知識の獲得では,観察された事例を直観的に分類しなければならないことがある.しかし,一般には,事例を特徴付ける属性が未知であることから,厳密な分類規則を得ることが難しい.そこで,本論文は,属性を用いずに記述した事例を,分類規則を用いずに分類する枠組を提案する.本枠組では,部分的な事例間の類義関係と反義関係から,一貫性のあるクラスタリングを生成する.このとき,典型的な事例の集合としてのクラスタからなる,分類のモデルを与える.事例と典型的な事例の集合の間の親和性に基づいて,暫定的なクラスタリングを生成し,漸次,これを再編していくことによって,与えられたモデルに準拠した一貫性のあるクラスタリングを導く,本枠組は,探索的データ解析の手法である.変量間の相関係数が計算できないために,因子分析が適用できないような場合にも,直観にしたがって仮説の探索が行えることを示す.
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-11-15

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