ファジィクラスタリングと回帰と主成分の同時分析法

• 本多 克宏

  大阪府立大学工学部

• 山川 あす香

  大阪府立大学工学部

• 市橋 秀友

  大阪府立大学工学部

• 三好 哲也

  広島市立大学情報科学部

• 奥山 哲史

  (株) 島津ビジネスシステムズ

書誌事項

タイトル別名

• Simultaneous Approach to Fuzzy Clustering, Principal Component and Multiple Regression Analysis
• ファジィクラスタリング ト カイキ ト シュセイブン ノ ドウジ ブンセキホウ

抄録

Hathaway and Bezdek's Fuzzy c-Regression Models (FCRM) is regarded as a simultaneous analysis of clustering and multiple regression. In high dimensional setting, the regression techniques do not perform well for reasonable sample sizes because of the inherent sparsity of samples in the cluster. This paper proposes a simultaneous approach to the clustering, principal component analysis and multiple regression analysis. Aiming at knowledge discovery from POS data that are recorded automatically into the cash register transactions, we analyze the relationship between meteorological information and sales of perishables.

収録刊行物

• システム制御情報学会論文誌

  システム制御情報学会論文誌 13 (5), 236-243, 2000

  一般社団法人 システム制御情報学会

キーワード

• fuzzy clustering
• principal component analysis
• multiple regression analysis

詳細情報

• CRID: 1390001205165195392
• NII論文ID: 10004473075
• NII論文ID: 10007781303
• NII書誌ID: AN1013280X
• DOI: 10.5687/iscie.13.5_236
• ISSN: 2185811X
• ISSN: 13425668
• NDL書誌ID: 5334950
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I5334950
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可