抄録
一般的には，データのタイプによって最適な識別器は異なる．そのため、高性能識別器には多くの場合、複数の可変パラメータが設けられており，これらのパラメータを最適化することで汎化性能を向上させている．
そこで，本論文では可変パラメータとしてクラスターに対する混合比率を加えたFCM識別器を提案する．FCM識別器は，判別のクラス毎にデータ集合をファジィクラスターに分け，それらのメンバシップの重ね合わせで識別しようとするものである．提案FCM識別器では粒子群最適化法（PSO)を用いて可変パラメータを最適化し、識別性能を改善する．性能評価にはUCIベンチマークデータセットを用いた．パラメータ選択に10CV法もしくは再代入法を用いたFCM識別器はk最近傍法を用いた識別器に比べて優れた識別性能を示した．また，ランダムに選ばれたテストセットに対しては，文献で報告されているSVMと同程度の識別性能となった．
