抄録
分類と回帰を同時に分析するファジィクラスタリングについて考察する。与えられたデータ集合から高木・菅野のファジィモデルを同定する際, 前件部同定のためのデータのファジィ分割と後件部同定のための回帰分析を調和的に実行する問題である。Hathaway and BezdekのFuzzy c-Regression Modelsは, 与えられたデータ集合に対していくつかの回帰モデルをあてはめ, クラスタリングと回帰係数の同定を同時に行うアプローチである。本稿では, そのアプローチをファジィモデリングに利用するために, 規範の改良と適応型アルゴリズムを提案する。また, 数値実験により提案した手法の有効性を示すとともに, 世界の人口問題に関連するファジィモデルの構築という実際問題へ応用する。
