最小2乗基準を用いたロバストな線形ファジィクラスタリング

抄録

線形ファジィクラスタリング法であるＦＣＶ法は，最小２乗基準を用いた局所的な主成分分析法と同等な手法とみなすことができる．本研究では，データ行列の低階数近似の際にロバスト推定法のＭ推定を導入することにより，サンプル内ノイズの影響を除去しながらロバストな結果が得られるクラスタリング法を提案する．