抄録
本研究では，IRLSの観点からファジィクラスタリング法を簡単化し，(1)クラスター中心が任意のデータ点に重なった場合の特異性(singularity) が起こりうるか，(2) クラスター中心がデータの多く集積した箇所になるか（ロバストネス），(3) 外れ値がクリスプにクラスタリングまたは判別されないようにできるか，(4) 決定論的アニーリング（Deterministic Annealing:DA）によって有効なクラスター数を変化させられるか，(5) クリスプクラスタリングが可能か，などの問題点を改善できる新たなメンバシップ関数を提案し，クラスタリングや判別問題の数値例で検証する．
