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（１）制約クラスタリング技法開発の継続と制約混合分布モデルとの性能比較：階層的クラスタリングに関わる制約付きクラスタリング技法の評価を行い、制約付混合分布モデルとほぼ同等の性能をもつことを人工データと実データをもとに明らかにした。
（２）半教師付K-means法の拡張：制約付きK-means法の拡張形を提案し、実データに適用して、その効果を調べた。結果を要約すると、制約付混合分布モデルより少し劣る性能であることがわかった。成果はFTCC 2013国際学会等で発表した。
（３）前年度に提唱したインダクティブクラスタリングの概念を展開し、その重要性を示した。成果はJournal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics等で発表した
（４）ファジィ近傍カーネルモデルのweb情報解析とテキスト解析への応用について、様々なデータに応用し、更にその評価手法について検討した。
実績として、上記に関わる雑誌論文、研究発表の他、国際学会における招待講演3件を行い、3年間の成果を総合しつつ、上記（１）～（４）の成果を発表した。
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