ファジィ主成分分析によるロバストなK-meansクラスタリング

本多 克宏; 松井 智宏; 市橋 秀友; 野津 亮

doi:10.11509/sci.SCI08.0.197.0

第52回システム制御情報学会研究発表講演会

セッションID: 6S2-4

DOI https://doi.org/10.11509/sci.SCI08.0.197.0

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主催: システム制御情報学会

ファジィ主成分分析によるロバストなK-meansクラスタリング

本多克宏, *松井智宏, 市橋秀友, 野津亮

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キーワード: K-meansクラスタリング, 主成分分析, ノイズクラスタリング

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抄録

プロトタイプに基づく代表的なデータ分割法であるK-means法を主成分分析の拡張とみなす研究が報告されている．本研究では，ノイズクラスタリングの機構に基づいて推定される標本の重要度をメンバシップとみなしてファジィ主成分分析を施すことで，ノイズの影響を受けにくいロバストなK-means法を提案する．主成分得点からK-meansクラスタリングにおけるクラスタ指標を推定することで，クラスタの核が抽出されることを示す．

責任著者(Corresponding author)

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