ファジィクラスタリングを用いた不完全データの局所的な数量化に関する研究

基于模糊聚类的不完整数据局部量化研究

基本信息

批准号：
15700196
负责人：
本多克宏
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Osaka Prefecture University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,大規模なデータベースからの知識発見への新たなアプローチとして,質的な変量を含むデータ集合から局所的な知識を見出すための計算アルゴリズムを開発することを目的としている.平成15年度には,最小2乗基準を用いた不完全データのための線形クラスタリングと数量化分析の一種である等質性分析における目的関数の類似性に着目し,個体を分類しながら局所的な特徴をよく表す数量的得点を与える手法を提案した.平成16年度に行った成果は以下のとおりである.1.多くの質問項目から関連の深い組を抽出するために,前年度に提案した不完全データのための局所的な数量化分析に項目分類のためのメンバシップを導入したモデルを提案し,知識発見のための情報を持たない項目を削除しながら低次元散布図を作成できることを示した^*.2.最小2乗基準を用いた線形クラスタリングにおける欠測値の処理法の応用として,欠測値に対する重みをロバスト推定の一種であるM推定の重みと置き換えることにより,欠測値と同時にサンプル内ノイズを処理する手法を提案し,コンテンツ推薦システムへの応用を試みた^<**>.1の知見との組み合わせにより,自然言語に基づく推薦システムへの発展が可能となる.3.^*は第14回インテリジェントシステムシンポジウムにおける発表論文で以下のとおり.個体と項目の分割を考慮した局所的な数量化分析法,講演論文集,249-2504.^<**>はInternational Journal of Approximate Reasoningにおける発表論文で以下のとおり.Component-wise Robust Linear Fuzzy Clustering for Collaborative Filtering,37,2,127-144

这项研究旨在开发计算算法，以从包含定性变量的数据集中找到本地知识，作为从大规模数据库中发现知识发现的新方法。在2003年，我们专注于同质性分析中的目标函数的相似性，一种量化分析，一种使用最小二乘标准的不完整数据的线性聚类，并提出了一种给出代表本地特征的定量分数的方法，同时分类了个体。我们在2004年执行的结果如下：1。为了从许多问题中提取密切相关的集合，我们提出了一个模型，该模型在局部量化分析中引入了项目分类成员资格，以解决上一年提出的不完整数据以及知识发现。我们已经表明，在删除不包含信息的项目时可以创建低维散点图。通过^<**> 1的发现，我们试图发展为基于自然语言的建议系统。3*是在第14智能系统研讨会上发表的论文。考虑个人和项目部门的委托量化分析方法，249-2504。249-2504。过滤，37,2,127-144

项目成果

期刊论文数量（5）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Simultaneous Application of Fuzzy Clustering and Quantification with Incomplete Categorical Data

模糊聚类与不完全分类数据量化的同时应用

DOI：
发表时间：
2004
期刊：
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 8・4
影响因子：
0
作者：
K.Honda;Y.Nakamura;H.Ichihashi
通讯作者：
H.Ichihashi

K-L情報量正則化を用いた線形ファジィクラスタリング法

利用K-L信息正则化的线性模糊聚类方法