線形ファジィクラスタリングに基づく混合データベースの局所的な主成分分析
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概要
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FuzzyにVarieties(FCV)法は線形ファジィクラスタリング手法の一つであり,データ分割を考慮し低次元部分空間を推定する局所的な主成分分析に適用することができる.FCV法のクラスタリング基準はデータ点とプロトタイプの線形多様体との距離からなるが,その評価基準は最小2乗近似に基づいて定義することもでき,局所的な主成分分析法の一種ともみなされる.最適尺度法は,混合データベースの多変量解析への有用なアプローチであり,線形モデルの推定に適用されている.本論文では,最適尺度法に基づく混合データベースの局所的な主成分分析の定式化を,本質的に等価であるFCV法と最小2乗近似に基づく線形ファジィクラスタリング法の2種類のモデルから提案する.提案手法では,カテゴリカル変量の数量的得点を計算するステップを繰り返しアルゴリズムに導入する.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 2007-06-15
著者
-
本多 克宏
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
市橋 秀友
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
野津 亮
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
市橋 秀友
大阪府立大学大学院 工学研究科 電気・情報系専攻 知能情報工学分野
-
野津 亮
大阪府立大学大学院 工学研究科 電気・情報系専攻 知能情報工学分野
-
上杉 亮
大阪府立大学大学院工学研究科電気・情報系専攻知能情報工学分野
-
本多 克宏
大阪府立大学大学院 工学研究科 電気・情報系専攻 知能情報工学分野
-
本多 克宏
大阪府立大学 大学院 工学研究科
-
市橋 秀友
大阪府立大学
-
野津 亮
大阪府立大学
-
本多 克宏
大阪府立大学
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