抄録
近年，データが大規模・複雑化してくるに従って，
計算機を用いてデータを自動的に分類する手法が盛んに研究されるようになっている．
その中で，教師なし分類と教師あり分類の両者の特徴を併せ持ち，
労力・コストが少なく，かつ適切な結果が得られるような分類手法として，
半教師付きクラスタリングが近年盛んに研究されるようになっている．
半教師付きクラスタリングにも様々な手法が提案されているが，
特に対制約を用いた手法が注目されている．
この手法では特定のデータ対にmust-link
(同じクラスタに属するべきである),
cannot-link
(違うクラスタに属するべきである)
という対制約付加することによりクラスタリングを行うものであるが，
制約をそのまま導入すると，クラスタリングを行う際，矛盾が生じることがある．そこでmust-linkおよびcannot-linkに柔軟に対応するために，
本論文ではペナルティベクトルを用いた手法を提案する．
また，数値例を用いて提案手法の有用性も示す．
