c-回帰法とは独立変数と従属変数のデータの組で, 回帰分析とクラスタ分類を同時に行うクラスタリング手法である. c-回帰法は回帰分析に基づいてクラスタ分類を行うため, データの持つ傾向ごとに分類することができる. ところで, 実社会におけるクラスタリングでは, 人数に制限がある場合や, 予算に制限がある場合など, 各クラスタのデータの個数が揃っている方が望ましい状況がある. そこで本研究では, c-回帰法のクラスタサイズに注目し, サイズ均等の概念を導入することで, クラスタサイズに制約を与えたc-回帰法を提案する.
