ハードc-回帰モデルによるシェルクラスタリング

長浦 一哉; 市橋 秀友; 本多 克宏; 野津 亮

doi:10.14864/fss.26.0.100.0

第26回ファジィシステムシンポジウム

セッションID: MH3-3

DOI https://doi.org/10.14864/fss.26.0.100.0

会議情報

主催: 日本知能情報ファジィ学会

ハードc-回帰モデルによるシェルクラスタリング

*長浦一哉, 市橋秀友, 本多克宏, 野津亮

著者情報

キーワード: クラスタリング, シェルクラスタリング, 回帰モデル

会議録・要旨集フリー

詳細

抄録

シェルクラスタリングは貝殻状のクラスターにデータを分割する方法で，中身が空洞の円や楕円をクラスターとして抽出する方法である．ファジィクラスタリングの範疇でも多くの研究がある．本研究ではハードクラスタリングとしてc個の回帰式を求めるc回帰モデル法として定式化しランダムな初期化を繰り返すことで高速に円や楕円を抽出することができることを報告する．

責任著者(Corresponding author)

J-STAGEへの登録はこちら（無料）