研究概要 |
ラフ集合は集合の近似を行う理論であり,典型的な応用例は情報表と決定表に関わる近似である.本研究では,従来教師付き分類を論じてきたラフ集合論に加えて,ラフ集合に関わるクラスタリングの理論を,理論・アルゴリズム・応用の3つの側面から総合的に研究し,ラフセット・クラスタリングの理論の可能性を追求した.従来は単発的に実施されてきたラフ集合のクラスタリングに対して,現在存在する主要なクラスタリング技法である階層的技法,K-平均法に関連する技法,カーネルクラスタリング技法などについて,それらとラフ集合およびその一般化との関連を理論的に明らかにし,そのことから導出される様々なアルゴリズムを開発し,医療情報関連データを含むいくつかの応用を行った.このことで,ラフ集合に関わるクラスタリング技法の全貌がほぼ明らかになった.
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