抄録
ファジィc平均クラスタリング(FCM)法を用いる識別器のパラメータ最適化に粒子群最適化手法(PSO)を適用する．この識別器では標準的なFCMクラスタリングの目的関数を少し一般化し，さらに繰返し重み付最小二乗法(IRLS)を用いている．メンバシップ関数のパラメータとクラスター中心の位置をPSOを用いて最適化する．SVMや決定木，k最近隣法(k-NN)，学習ベクトル量子化法(LVQ)，ガウス混合モデル(GMM)とベンチマークデータを用いて10-CV法で性能比較を行う．k最近隣法(k-NN)との比較はデータ三分割法(3-Way Data Splits)による．
