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标题：Auto-Selection of Cluster Number in MMMs-Induced Fuzzy Co-Clustering
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作者：Seiki UBUKATA ; Kazuki YANAGISAWA ; Akira NOTSU 等
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2020
卷号：32
期号：2
页码：678-685
DOI：10.3156/jsoft.32.2_678
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：混合多項分布に基づくファジィ共クラスタリング（FCCMM法）は，文書解析などの個体×項目の共起関係情報の分析に有効であるが，クラスター数を事前に決定する必要があるため，種々のクラスター数で求められた解から最良なものを選択する妥当性評価が問題となる．本研究では，混合ガウスモデルにおけるクラスター数のロバストな推定手法の応用として，FCCMM法においてクラスター容量に対するペナルティを導入することで，不要なクラスターの逐次削除を通して，最適なクラスター数に自動設定する手法を提案する．
关键词：ファジィクラスタリング;共クラスタリング;クラスター数推定;ロバストEMアルゴリズム;fuzzy clustering;co-clustering;cluster number estimation;robust EM algorithm