集団同期によるデータクラスタリング
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概要
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集団同期の蔵本モデルを応用したデータマイニング手法を提案する.位相振動子の自然周波数をベクトル量に拡張し,これらの多変量データを代入する.位相差の関数としての短距離相互作用を振動子間に導入し,ベクトルデータの仮想的な集団同期を実現する.この同期現象はデータ集団における相転移と解釈され,同期周波数を同期集団の代表値と見なすことによってデータクラスタリングが達成される.本手法を要介護保険の認定データに適用し,要介護高齢者の健康状態におけるパターンの抽出を行った.その結果,3つの典型的パターンが存在することが明らかとなった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-02-26
著者
-
筒井 孝子
国立保健医療科学院
-
宮野 尚哉
立命館大学理工学部
-
宮野 尚哉
立命館大学 理工学部 マイクロ機械工学科
-
宮野 尚哉
立命館大学理工学部マイクロ機械システム工学科
-
宮野 尚哉
立命館大 理工
-
宮野 尚哉
立命館大学大学院理工学研究科
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