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

2001 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 13740075
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 宿久 洋 鹿児島大学, 理学部, 助手 (50244223)
• Keywords: 階層的分類法 / 許容性

Research Abstract

凝縮型階層的分類法(以下,AHCA)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.AHCA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.
上述のような現状を踏まえ,本年度は「分類法及び分類結果の総合的な評価法の提案」を目的として研究を行った.具体的には,AHCAの性質であるspace distortion, monotonicity, structureに着目し,これらに関するAHCAの許容性とAHCAを決定するパラメータとの関係に関する新たな定理を与えた.その成果は,Takeuchi Yadohisa and Inada(2001)として公表している.また,この研究と関連して,Functionalデータの分類法に関する新たな手法を提案した(Tokushige Inada and Yadohisa,2001).

Research Products

• [Publications] A.Takeuchi, H.Yadohisa, K.Inada: "Space Distortion and Monotone Admissibility in Agglomerative Clustering"Behaviormetrika. 28・2. 153-167 (2001)
• [Publications] S.Tokushige, K.Inada, H.Yadohisa: "Dissimilarity and related methods for functional data"Proceedings of the International Conference on New Trends in Computational Statistics with Biomedical Applications. 295-302 (2001)