最適尺度法に基づく尺度混在データのためのFCM型スイッチング回帰モデル FCM-type Switching Regression Model for Mixed Measurement Level Data Based on Alternating Least Squares Method

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抄録

Fuzzy c-Regression Models (FCRM) is a Fuzzy c-Means (FCM) -type switching regression technique that simultaneously performs data clustering and local regression model estimation by using regression errors for clustering criteria. The alternating least squares method handles mixed measurement level data by iteratively quantifying nominal variables into numerical scores so that the scores suit the current model. This paper considers two algorithms for handling mixed measurement level data in FCM-type switching regression based on the alternating least squares method. The first one constructs a single numerical data space for revealing geometrical relationships among data samples while the second one quantifys nominal variables in each cluster for revealing mutual dependencies among numerical and nominal variables.

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 21(8), 269-275, 2008-08-15 

    一般社団法人 システム制御情報学会

参考文献:  9件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10021837757
  • NII書誌ID(NCID)
    AN1013280X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13425668
  • NDL 記事登録ID
    9608073
  • NDL 雑誌分類
    ZM11(科学技術--科学技術一般--制御工学)
  • NDL 請求記号
    Z14-195
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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