2005 Fiscal Year Annual Research Report
ファジィクラスタリングによる混合データベースからの知識発見に関する研究
| Project/Area Number |
17700240
|
|---|
| Research Institution | Osaka Prefecture University |
|---|
Principal Investigator |
本多 克宏 大阪府立大学, 大学院工学研究科, 助手 (80332964)
|
|---|
| Keywords | ソフトコンピューティング / ファジィクラスタリング / データ解析 / 知識発見 |
|---|
| Research Abstract |
本研究は,数量化分析が「質的データの数量化」と「数量化されたデータの主成分分析」とみなされることに注目し,「質的データの数量化」と「数量化されたデータのファジィクラスタリング」に相当する分析手法を開発することを目的としている.平成17年度に得られた成果は以下のとおりである.
1.数量化されたデータのクラスター中心を考慮することにより,FCMクラスタリングにおける繰り返しアルゴリズムに数量化のためのステップを導入することで,混合データベースのFCMクラスタリングモデルを提案した.平成15年家計調査年報のデータを用いた都市の分類実験において,属する地域を質的データとみなして分類を行うことで,地域間の格差および各都市の特徴を従来法とは異なる観点から明らかにした*.
2.1の手法を線形ファジィクラスタリングに応用することで,局所的な主成分分析における部分モデルの特性を所属する標本のカテゴリーにより表す分析手法を提案した.提案手法は多変量解析手法で用いる最適変換(Optimal Scaling)をファジィクラスタリングに応用した手法とも捉えられるもので,クラスターのプロトタイプを最適な変換とみなして数量化を行っているといえる**.
3.*は学会誌で発表予定の論文で,以下のとおり.
混合データベースのFCMクラスタリング,日本知能情報ファジィ学会誌(2006).
4.**は国際会議の発表論文で以下のとおり.
Linear Fuzzy Clustering with Partitioning of Categories, Proc.6th Int'l Symp.Advanced Intelligent Systems,466-469(2005).
|
