抄録
FCMクラスタリングとファジィc回帰（FCRM）法の融合である適応的なファジィc回帰（AFCR）法では，回帰誤差とクラスター内の等質度の線形和をクラスタリング基準とすることで，適応的にクラスター形状を変えることができるスイッチング回帰法を実現している．尺度混在データの処理法である最適尺度法では，その時点で推定されたモデルに適合するように名義変量を繰り返し数量化することで，2乗誤差基準の最小化がはかられる．本研究では，AFCR法に最適尺度法を導入することで，尺度混在データに適応的なスイッチング回帰を施す際のカテゴリーデータの取り扱いを議論する．また，数値実験により二つの基準の重み係数である形状パラメータと最適変換，およびクラスター形状の関連を考察する．
