区間データに基づく不確定性を含むデータのファジィクラスタリング
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概要
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本論文では, 区間の不確定性を含むデータに対するファジィクラスタリング手法を提案する.ここで提案する手法は, 点と集合間の距離を用いることにより, ファジィc-平均法を不確定性を含むデータにも適用できるように拡張したものである.これまでにも不確定性を含むデータに対するクラスタリング手法が提案されているが, ここでは区間の直積で表されるような不確定性を含むデータを取り扱う.また, 集合間の距離の中では両極端である最長距離法と最短距離法を用いて目的関数を定義し, 最適化を行う.目的関数をファジィc-平均法のアルゴリズムで厳密に最適化しようとすると, クラスター中心に対する最適解を単純に求めることはできない.そこでクラスター中心に対する最適化のアルゴリズムを新たに開発し, それを用いて目的関数の最適化を行う.2種類の不確定性を含むデータを準備し, 不確定性を含んだまま本手法でクラスタリングした結果と, 同じデータを代表点で置き換えることによって不確定性を含まないと想定し, 通常のファジィc-平均法を用いてクラスタリングした結果を比較する.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2000-10-15
著者
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