著者

本多 克宏 松井 智宏 野津 亮 市橋 秀友

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第25回ファジィ システム シンポジウム

巻号頁・発行日

pp.147, 2009 (Released:2009-12-15)

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テキスト文書の分類は電子メール自動選別や特許検索などの基盤技術として重要である.本研究では,ファジィ主成分分析に基づくロバストなk-Means法により,ノイズとみなされる文書の影響を除去しながら,関連性の強い文書からなる文書クラスターを抽出する.頻出単語のtf-idf値に基づくテキスト文書の数値化の後,ファジィ主成分分析の応用により文書間の結合行列を作成し,各文書の重要度(ノイズではない度合い)を考慮しながら行列の並べ替えを行うことで,クラスター構造を視覚的にとらえる.