ファジィデータに対するβ-レベル階層的クラスタリングアルゴリズム
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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, 画像・パターン認識等ヒューマンインターフェースの基礎となる, 重要な研究の一つである. 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がいくつか提案され, 従来のクラスタリングよりも有効な成果をあげつつある. ところで, 従来のクラスタリングで扱われるデータは, パターン空間上で点に変換された上で扱われるが, 現実には, 点ではなく集合で表されることが自然である場合が多い. そこで, 本報告では, データが区間となっているものにメンバーシップ関数を賦与することにより生成されるファジィ集合(これをファジィデータという)を扱うことのできる階層的クラスタリングアルゴリズムを提案し, 本アルゴリズムの有効性について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
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