従来のfuzzy c-means(FCM)アルゴリズムは類似度を表す距離関数にユークリッド距離を用いていたのに対して,GustafsonとKesselは距離関数にマハラノビス距離を用いるfuzzy covariance(FC)アルゴリズムを提案した.このアルゴリズムでは,距離変換行列にfuzzy共分散行列を用いているため,各クラスタの形状を推定しながらクラスタリングを行うことができる.本研究では形状の他に,データ数から推定されるクラスタの大きさを考慮したクラスタリングの手法を提案する.この手法によって,データの特徴を更に反映したクラスタリングが可能となる.
抄録全体を表示