抄録
多変量解析手法にファジィクラスタリングを融合することによりデータ集合の局所的な特徴を抽出する試みが数多くなされており，大規模なデータベースから潜在的な特徴を見出されることが示されている．ただし，それらのデータベースにおけるデータは欠測値を含むことが多い．本研究では，無回答を含むカテゴリカルデータが与えられたときに，欠測値の影響を考慮しながら，個体と項目の両方を分割しながら低次元散布図を得る手法を提案する．提案法は，等質性分析に個体と項目の両方に対応したメンバシップを導入することでファジィクラスタリングを施す．また，欠測値に対応する逸脱度に重み0を掛け合わすことにより，すべての観測値を生かしたクラスタリングを行う．
