抄録
決定ルール抽出では，多くの正対象を被覆し，かつ，負対象を被覆しない決定ルールを求めることが望まれる．これは，互いに類似し，かつ，すべての負対象との識別が簡単な正対象の部分集合を求めることが考えられる．その視点から，著者らによって，識別可能クラスタリングを用いたルール抽出が提案されている．このルール抽出法では，負対象集合との識別可能性を反映した正対象間の類似度を用いて，正対象集合にクラスタリング手法を適用する．識別可能クラスタリングを用いたルール抽出では，従来のルール抽出法であるLEM2と比較して，簡潔なルール集合が得られるが，分類精度に関しては劣る傾向が見られた．そこで，本研究では，特に分類精度に関して，決定ルール抽出に適したクラスターの生成方法について考察する．また，クラスターを決定ルールに変換する方法についても議論する．
