不完全データを含む混合データベースのファジィクラスタリングに関する考察とアルゴリズムの検討

抄録

外的基準なしにデータ集合をいくつかのクラスターに分割するクラスタリングは多変量データの構造を知ることのできる有効な手段であるが、通常は量的な変量のみからなるデータ集合にしか適用できない。質的データと量的データの両方を扱うことのできる手法もいくつか提案されているが、それらの手法では実際のデータ解析の場面で直面することの多い不完全データに対処することが出来ない。そこで、本論文では量的データと質的データの両方を含むデータ集合に不完全データが含まれている時のクラスタリング法について考察し、その手法を検討する。さらに、結果の解釈に柔軟性を持たせる必要がある場合にはファジィクラスタリングを導入した。