著者

西垣 貴央 小野田 崇

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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一般に,既存のクラスタリング手法はクラスタ内データの類似性のみに着目しており,クラスタ間の距離や独立性については考慮されていない。しかし,そのクラスタリング結果を見たユーザは,クラスタ内は類似しており,クラスタ間が離れている,または,独立であると期待する場合が多い。本研究では,クラスタ間の独立性が高く,かつクラスタ内の類似性が高いクラスタリングを提案し,ベンチマークデータに適用した結果を示す。