属性抽出に基づく結果解釈を目的としたクラスタリング手法の検討

摘要

大規模データを扱うデータマイニングにおいては，分類結果を得るのみならず，得られたクラスタリング結果を解釈することが目指すものである．クラスタリングの結果得られた個々のクラスタを解釈することが必要であり，K平均法（K-means法）を代表とする従来手法を用いた場合には，分類を主眼に置いた手法であるため，クラスタリング結果を受けて推察することが要求される．本報告では，クラスタを特徴づける属性をクラスタリング結果から自動で抽出することによって，クラスタリング結果の解釈を容易にするクラスタリング手法を提案する．提案法は，クラスタの特徴を部分空間で記述して部分空間どうしの距離が最大となるようにクラスタリングを行った後に，得られた部分空間を用いてクラスタを特徴付ける属性を自動で抽出する方法である．実験によって本手法の有効性を示す．