確率的ラフ集合に基づくRough Set C-Meansクラスタリングに関する一考察

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18081

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/09/26

タイトル(英語): A Study on Rough Set C-Means Clustering Based on Probabilistic Rough Set

著者名: 馬戸 啓輔(大阪府立大学),生方 誠希(大阪府立大学),野津 亮(大阪府立大学),本多 克宏(大阪府立大学)

著者名(英語): Keisuke Umado(Osaka Prefecture University),Seiki Ubukata(Osaka Prefecture University),Akira Notsu(Osaka Prefecture University),Katsuhiro Honda(Osaka Prefecture University)

キーワード: クラスタリング|ラフ集合理論|Ｒｏｕｇｈ　Ｓｅｔ　Ｃ－Ｍｅａｎｓ法|確率的ラフ集合モデル|Clustering|Rough Set Theory|Rough Set C-Means|Probabilistic Rough Set Model

要約(日本語): Hard C-Means (HCM) 法をラフ集合理論に基づいて拡張した手法として，二項関係によって粒状化された近似空間上で上下近似を施しながらクラスタリングを行うRough Set C-Means (RSCM) 法が提案されている．RSCM法では下近似と上近似の重心の凸結合によってクラスター中心を算出するが，算法の理論的根拠は明らかでない．本研究では，上下近似の重心の中間を採る方法として，確率的ラフ集合における確率的下近似を使用する方法を提案し，その効果を検証する．

要約(英語): Rough set C-means (RSCM) has been proposed as a clustering model on approximation space granulated by binary relation. In this paper, we propose novel calculation method of cluster centers based on probabilistic lower approximation, which is a concept of probabilistic rough set model, and confirmed its effects through numerical experiments.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,203 Kバイト