抄録
本研究では，可能性的制約を用いた共起関係行列に対するファジィクラスタリングのK-L情報量に基づく正則化を提案する．個体と項目間の共起関係が与えられた場合のクラスタリングは，個体と項目の凝集の度合いを最大にするようにクラスターのメンバシップを決定する．そこでは，一意な解を得るために2種類のメンバシップを導入している．項目のメンバシップに関しては，可能性的な制約に条件を修正することでメンバシップの意味合いを明確にすることができる．さらにデータのクラスター容量を考慮するために，K-L情報量に基づく正則化を考える．ファジィクラスタリングはガウス混合モデルとの類似性が指摘されており，K-L 情報量正則化を用いることでEMアルゴリズムと類似したクラスタリングアルゴリズムが得られる．K-L情報量正則化では新たなパラメータが導出され，それによりクラスター容量を調節することができる．
