判別分析を基準とするファジークラスタリングによる多次元データの可視化手法の提案(パターン認識)
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概要
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可視化は, 多次元のデータの分布や構造を把握し, 有用な知識を抽出するための重要な技術の一つである. 可視データを得る方法の一つにクラスタリングと判別分析を組み合わせる方法がある. しかし, 従来用いられている手法では, これらを独立に行っており, 得られるクラスタは判別分析を考慮していない. 本論文ではファジークラスタリングとファジー判別分析(Fuzzy Multiple Discriminant Analysis : FMDA)を反復適用する可視化手法を提案する. 提案手法は, FMDAによって分割が容易であることをファジークラスタリングの基準とすることを特徴としている. 本手法は, この基準のもとでクラスタ境界を自動的に決定できるため, データを解析しやすい可視化が行える. 数値実験により, 提案手法が適切なクラスタを形成し, 可視化されたデータから有用な知識が抽出可能であることを示す.
- 2005-06-01
著者
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