2006 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
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17700240
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
本多 克宏 大阪府立大学, 工学研究科, 助手 (80332964)
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| 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 |
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| Research Abstract |
本研究は,「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で,混合データベースから潜在的な知識を発見することを目的としている.平成17年度には,多変量解析手法で用いる最適変換との融合により,尺度混在データのためのFCMクラスタリング法を提案し,国勢調査データからの知識発見を通して新たな分析手法の有効性を示した.平成18年度に得られた成果は以下のとおりである.
1.データマイニング手法の一つとして,データ分割と相関の抽出を同時に考慮する局所的な主成分分析があるが,アルゴリズムにファジィクラスタリングとの類似性がある.線形ファジィクラスタリング法に名義変量の最適変換の機構を融合することで,尺度混在データのための局所的な主成分分析法を提案した.小売店のPOSデータを用いた解析実験において,従来の統計的手法では知ることができなかった潜在的かつ"面白い"知識が発見できることを明らかにした^*.
2.主成分分析の次元縮約の考えをスイッチング回帰に応用した局所的なPLS回帰分析モデルを提案した.脱明変量の次元締約により,局所モデル作成時のデータ数減少に起因する多重共線性の問題を避けながらスイッチング回帰が施されることを示した.^<**>.
3.*は学会誌で発表予定の論文で,以下のとおり.
線形ファジィクラスタリングに基づく混合データベースの局所的な主成分分析,日本知能情報ファジィ学会誌(2007).
4.**は国際会議の発表論文で以下のとおり.
Simultaneous Application of PLS Regression and FCM-type Clustering, Proc.2006 Int'l Conf.Fuzzy Systems, 4272-4277(2006).
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