逐次抽出型クラスタリングアルゴリズムの比較検討

荒井 健太; 宮本 定明

doi:10.14864/fss.24.0.37.0

第24回ファジィシステムシンポジウム

セッションID: WC3-4

DOI https://doi.org/10.14864/fss.24.0.37.0

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主催: 日本知能情報ファジィ学会

逐次抽出型クラスタリングアルゴリズムの比較検討

*荒井健太, 宮本定明

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キーワード: 逐次クラスタリング, 可能性クラスタリング, マウンテンクラスタリング

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抄録

　本稿では,ファジィクラスタリング手法を用いた逐次型アルゴリズムについて効果と効率の比較検討を行う.提案した手法である可能性クラスタリングを逐次化したものと,ノイズクラスタリングファジィc-平均法を逐次化したもの,マウンテンクラスタリングの従来法,その手法をメドイド化したメドイド型マウンテンクラスタリングの４つを取り上げた.これらは初めにクラスター数を指定しなくともクラスタリングを行うことのできるという有用性を備えている.これらを数値例を用いて議論する.

責任著者(Corresponding author)

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