K-Member Clustering 問題に関する一考察

抄録

K-member clusteringとは、各クラスタのサイズをK以上にしつつクラスタ内距離の総和を最小とするクラスタリング手法のことで、セキュリティ分野で重要なK-匿名化への応用が期待されている。しかし、K-member clusteringはNP完全となり、有効な手法が存在しない。そこで本発表ではK-member clusteringの新たな手法について議論する。