クラスター分類法及びその分類結果の数理的特徴付けに関する研究
Project/Area Number |
13740075
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Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Field |
General mathematics (including Probability theory/Statistical mathematics)
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Research Institution | Kagoshima University |
Principal Investigator |
宿久 洋 鹿児島大学, 理学部, 教授 (50244223)
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Project Period (FY) |
2001 – 2002
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2002)
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Budget Amount *help |
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2002: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2001: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000)
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Keywords | クラスター分析 / 階層的分類法 / 許容性 |
Research Abstract |
凝縮型階層的分類法はクラスター分析の中でも最も良く使われる一連の手法の総称である。凝縮型階層的分類法による分類結果は樹形図で表すことができ、直感的で分かりやすい解釈が可能であるという特徴を持っている。一方、一連の手法といいながらも、その性質は全くと言っていいほど異なり、同一のデータを分析しても、選択する手法により分類結果が大きく異なることが良くある。ここで問題となるのが手法の選択であるが、現在、この手法の選択に関して明確な基準は与えられていない。実際、すべてのデータや分析意図にふさわしい手法が存在するわけではなく、分析者の主観によって手法が選択されている場合も間々見られる。 本年度は、昨年度得られたAHCAの性質であるspace distortion, monotonicity, structureに関する結果をふまえ、関数類似性データ、非対称類似性データに対する拡張を行った。前者に関してはS.Tokushige, K.Inada and H.Yadohisa(2002)として公表し、後者については、Monotonicity of an asymmetric agglomerative hierarchical clustering algorithmとして、来年度の国際会議(IMPS-2003)で発表予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(5 results)