クリスプ性を持つ可能性クラスタリングについて

抄録

ファジィc-平均法に加え，可能性クラスタリングは ノイズや外れ値に対するロバスト性を持つことから有用な手法として知られている． 特に，スパース可能性クラスタリングは分類関数の観点から， 他の手法と大きく異なっている． 本稿では， L1正則化を用いて，クリスプ性を持つ可能性クラスタリングを提案し， その分類関数を示す． また，提案手法を用いたクラスタの逐次抽出法を示す． その後，数値例により提案手法の有効性を示す．