競合学習モデルによる非線形クラスタリングと文書情報への応用

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  • Nonlinear Data Clustering by Competitive Learning Model and Application to Document Information
  • キョウゴウ ガクシュウ モデル ニ ヨル ヒセンケイ クラスタリング ト ブンショ ジョウホウ エ ノ オウヨウ

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抄録

ファジィc-平均法とは異なるアプローチとして，競合学習モデルに基づくクラスタリングアルゴリズムがある．ここでは，従来の競合学習クラスタリングを，カーネル法を適用することで非線形なデータにも対応できるアルゴリズムに拡張する．さらに，文書情報への応用としてリスクに関する文書情報をファジィマルチ集合を用いてモデル化を行い，実際にクラスタリングを行うことによって提案手法の有効性を示す．

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