既存の半教師付き分類技法と申請者らが開発した技法とを比較し、その特質について考察した。主要な成果は次の通り(1)階層的技法に制約を加えると、既存技法で代表的な制約付き混合分布と性能がほぼ等しい。(2)ファジィ技法を拡張することで、基本的な半教師付き混合分布よりも一般的な定式化ができる。(3)COP K-Meansを拡張することはできるが、性能は単純なCOP K-Meansをはっきり上回ることはなかった。(4)インダクティブクラスタリングという半教師付きクラスタリングにおける新たな概念を提唱し、その有用性を示した。(5)Twitterなどの実テキストデータに適用し、半教師の効果を調べた。
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