抄録
クラスタリングは対象とするデータ集合をクラスタと呼ばれるグループに自動分割する手法であり、情報圧縮やデータマイニングといった分野で利用されている。Kernel K-means やKernel Neural Gas といったカーネル法を用いたクラスタリング手法は、容易に非線形なクラスタ境界を実現できる手法として知られているが、その精度は必ずしも十分なものではない。そこで本稿では非線形なクラスタ境界を実現しつつ精度の向上を図ることを目的とし、対象データにカーネル法を用いた次元圧縮を施してクラスタリングを行う手法を提案し、従来の手法との比較を通してその有効性について述べる．
