許容範囲付きデータに対するクラスタリングの妥当性基準
書誌事項
- タイトル別名
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- A Study on Cluster Validity Measures for Data with Tolerance
抄録
クラスタリングとは,外的基準なしにデータをいくつかのクラスタに分類する方法であり,その代表的手法としてハードc-平均法(HCM)やHCMにファジィ理論を導入したファジィc-平均法(FCM)が挙げられる.データをクラスタリングするには,予めクラスタ数を与えなければならないが,データに対する適切なクラスタ数が分からない場合が少なくない.そこで,クラスタ数の妥当性を評価する指標がこれまでに数種提案されており,これらは妥当性基準と呼ばれている.また,データの表現に関する考えとして許容の概念が提案されており,これを導入した許容範囲付きデータに対するFCM(FCMT)の研究も行われている.許容の概念を取り入れた妥当性基準は既に提案されているが,これは許容そのものを評価する指標とはなっていない.そこで,本研究では許容そのものを評価できる新しい妥当性基準を提案し,数値例によりその性能を評価する.
収録刊行物
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- 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
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日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 27 (0), 73-73, 2011
日本知能情報ファジィ学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001205673994624
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- NII論文ID
- 130004591986
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可