混合データベースのk-Meansクラスタリングのための主成分分析に基づくクラスター妥当性評価

野々口 諒一; 本多 克宏; 野津 亮; 市橋 秀友

doi:10.14864/fss.28.0_310

第28回ファジィシステムシンポジウム

DOI https://doi.org/10.14864/fss.28.0_310

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主催: 日本知能情報ファジィ学会

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混合データベースのk-Meansクラスタリングのための主成分分析に基づくクラスター妥当性評価

野々口諒一, 本多克宏, 野津亮, 市橋秀友

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キーワード: k-Means, クラスター妥当性, 混合データベース

会議録・要旨集オープンアクセス

p. 310-311

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抄録

k-Meansクラスタリングと主成分分析との関連に基づき，主成分分析の解析的な解からk-Means分割の妥当性評価を行う手法が提案されている．本研究では，カテゴリー変量の最適変換を考慮した主成分分析の解析的な解を用いることで，混合データベースのk-Meansクラスタリングにおけるクラスター妥当性評価の方法を提案する．

責任著者(Corresponding author)

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