抄録
非対称性が誤差に起因するものではなく，データに内在する重要な情報や構造とみなすときに，非対称性に注目した分析法は意味を持つ．しかし，よく知られたクラスタリング手法は利用が制限される．類似度行列のみが与えられている場合，類似度が相対的である場合，において有効である手法として，平野・津本はラフ・クラスタリングという手法を提案した．我々は平野らの手法を非対称データに適用するための基礎的考察を第1報で論じた．その際，非対称データを有向グラフで考え，非対称データに対するラフ・クラスタリングの特徴を明らかにした．本稿では第2報として，マッシュルームデータと大学進学移動者数データに適用した結果を述べる．
