ファジィデータに対するクラスタリングアルゴリズムについて II
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概要
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クラスタリングアルゴリズムに関する研究は, パターン認識を始めとする分野において基礎的で重要である. 近年, クラスタリングにファジィ理論を導入したファジィクラスタリングアルゴリズムが注目されている. これは従来のアルゴリズムより自然な結果を求めることが出来る. 文献では, 区間にメンバーシップ関数を賦与したファジィ集合をデータとして扱うクラスタリングアルゴリズムを提案したが, 本報告では, 文献で提案したアルゴリズムに, β-レベルでの評価という測度を加えたアルゴリズムを示す. このレベルβにおける評価とは, 文献の例でいえば, メンバーシップ関数を色のばらつきの割合という統計的な量で与えた時の, β以上の割合で存在する色をクラスタリングの対象とする, ということになる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
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