抄録
ファジィクラスタリングに基づくスイッチング回帰手法であるファジィc回帰（FCRM）では，回帰誤差をクラスタリング基準として用いることで，ファジィc平均（FCM）と同様の繰り返し最適化手順が用いられている．一方，尺度混在データを取り扱うために，最適尺度法ではカテゴリカルデータをその時点でのモデルに適合する数量的得点に変換しており，数量化とモデル推定を繰り返すアルゴリズムが用いられる．この手法はFCMにも応用されており，クラスター間の関係の考察に有効な特徴量が得られる．本研究では，スイッチング回帰においてカテゴリー分割を同時に考慮することで，クラスターの意味を解釈する手法を提案する．提案モデルでは，数量データのFCRM基準にカテゴリカルデータのFCM基準を融合する．FCRMの部分がスイッチング回帰モデルの推定に寄与する一方で，FCMの部分がクラスターの解釈に役立つ．
