第34回ファジィシステムシンポジウム
セッションID: TC1-1
会議情報
主催: 日本知能情報ファジィ学会
会議名: 第34回ファジィシステムシンポジウム
回次: 34
開催地: 名古屋大学
開催日: 2018/09/03 - 2018/09/05
論文集
Rough Set C-Meansクラスタリングにおける半教師あり学習の効果
詳細
主催: 日本知能情報ファジィ学会
会議名: 第34回ファジィシステムシンポジウム
回次: 34
開催地: 名古屋大学
開催日: 2018/09/03 - 2018/09/05
Hard C-Means (HCM)法のソフトコンピューティング拡張として，ラフ集合理論に基づきクラスターへの帰属の確実性や可能性を考慮したRough C-Means (RCM)法やRough Set C-Means (RSCM)法が提案されている．クラスタリングは一般に教師なし学習の枠組みで行われるが，部分的に教師情報を与えることで分類精度を向上させる半教師あり学習のアプローチも有用性が確認されている．本研究では，RSCM法において教師情報を活用する方法について検討し，数値実験によりその有効性を検証する．
