分布を対象としたクラスタリング手法の提案

摘要

クラスタリングは，データ集合を分割する教師なし学習手法の1 つである．一般的なクラスタリングの対象は多次元空間内におけるデータ点の集合である．しかし，例えば，ある製品に対する多数のユーザによる評価のように，1 つの対象を表すものが集合もしくは分布で表現されることがある．このような集合が多数ある場合にクラスタリングを適用しようとすると，処理の対象は点ではなく集合もしくは分布になる．本研究では，このような分布が多数存在する状況下において分布集合を適切にグループ分割する処理を考える．これを分布クラスタリングと呼ぶ．