抄録
自己組織化マップ(SOM)を用いたクラスタリングにおいて，情報量基準（AIC）に基づいたクラスタ抽出法を適用すると，個々のクラスタのサイズやデータ密度が大きく異なる場合においても正確なクラスタ抽出が可能である． さらに，情報量基準によってクラスタの「もっともらしさ」を評価することにより，クラスタ数の推定も可能であると考えられるが，現状では，クラスタ形状が歪曲していたり，クラスタごとにデータの密度が異なるような場合に，クラスタ数の推定が正しく行えないという問題点がある． 本研究では，クラスタ抽出時における情報量基準の適用方法を改善することにより，クラスタ数推定時の問題点を解消することを試みる．
