粒度に基づいたラベルデータのクラスタリング

抄録

今日データの量は急速に増加しており、消費者の行動予測などに用いるために様々な分析が行われている。データから有益な情報を見つける手段の1つとしてクラスタリングが頻繁に用いられる。クラスタリングはデータ間の距離に基づいて行われるが、概念の大きさを考慮していないものがほとんどである。本研究は概念の大きさ(粒度)を考慮したクラスタリングの提案をする。粒度の違いを踏まえたクラスタリングを検討することで、人々のパラダイムシフトなど思考の変化を見つけることも可能となる。