分布値データに対する階層的シンボリッククラスタリングについて  [in Japanese] HIERARCHICAL SYMBOLIC CLUSTERING FOR DISTRIBUTION VALUED DATA  [in Japanese]

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Abstract

シンボリックデータ解析(SDA)は,大規模で複雑化した現代社会におけるデータを解析するための新たなアプローチであり,1980年代後半にDidayによって提案された.従来のデータ解析は各個体を対象とし,1つ以上の数値またはカテゴリ値で記述されている場合を想定している.これに対しSDAでは各個体の集まりが解析対象であり,区間,分布などをデータ記述方法として想定する.これまでにSDAの枠組みで提案されたクラスタカング手法の大部分は,区間で記述されたデータを対象としており,他のデータに対する手法の研究はほとんどない.本論文では対象データが分布で表わされている場合のシンボリッククラスタリング手法を提案し,数値実験によりその有効性を検証する.

We propose a hierarchical clustering in the framework of Symbolic Data Analysis (SDA). SDA was proposed by Diday at the end of the 1980s and is a new approach for analysing huge and complex data. In SDA, an observation is described by not only numerical values but also "higher-level units"; sets, intervals, distributions, etc. Most SDA works have dealt with only intervals as the descriptions. In this paper, we propose a hierarchical clustering for distribution valued data and show its effectiveness through a numerical simulation.

Journal

  • Bulletin of the Computational Statistics of Japan

    Bulletin of the Computational Statistics of Japan 22(2), 83-89, 2010

    Japanese Society of Computational Statistics

References:  10

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110007619730
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN10195854
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    0914-8930
  • NDL Article ID
    10714424
  • NDL Source Classification
    ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL Call No.
    Z14-1382
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
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