抄録
本報告では、Tsallisエントロピー正則化に基づくファジィクラスタリングを幾つか提案する。まず、帰属度の負のShannonエントロピーを用いてKmeansの目的関数を正則化することによって(Shannon)エントロピー正則化ファジィc-平均法が得られるのにしたがって、帰属度のTsallisエントロピーを用いてKmeansの目的関数を正則化することを提案する。これは既に提案されているYasudaによるTsallisエントロピーを用いたファジィc-平均法が、既に特異な状態ではないファジィc平均法の目的関数をさらに正則化する手法とは異なる。次に、提案法とYasudaの方法の両方法に対して、サイズ調整変数の導入および最大化モデルを提案する。
