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論文情報


データ種別:学位論文

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メタデータID 23043
JaLC DOI 10.14988/di.2017.0000016304
タイトル Constrained analysis of asymmetric dissimilarity data by using both MDS and clustering
タイトル(その他) 非対称非類似度データに対するMDSとクラスタリング法を用いた制約付き解析法
ヒタイショウ ヒルイジド データ ニ タイスル MDS ト クラスタリングホウ オ モチイタ セイヤクツキ カイセキホウ
著者 谷岡, 健資
著者(ヨミ) タニオカ, ケンスケ
著者(その他) Tanioka, Kensuke
所属 文化情報学研究科
刊行年月日 2016-03-22
学位種別 課程博士
学位名 博士(文化情報学)
学位記番号 甲 第782号
学位授与機関 同志社大学
学位授与年月日 2016-03-22
抄録 本論文は,非対称非類似度データに対するクラスタリング法と非対称多次元尺度構成法の同時分析法である制約付き非対称多次元尺度構成法に関する研究である.本手法の特徴として,対象間の非対称性を表現するモデルではなく,クラスター間の非対称性を表現するモデルであることが挙げられる.具体的には展開法やスライドベクターモデル,丘陵モデル,半径モデルに基づく制約付き非対称多次元尺度構成法を提案した.
In this paper, we dealt with constrained analysis of asymmetric dissimilarity data by using MDS and clustering. As a feature of these methods, these models describe not asymmetric relations between objects but those between clusters based on various models. Concretely, we proposed four kinds of constrained asymmetric methods based on Unfolding, slide-vector model, hill-climbing model and radius model, respectively. In addition to that, relations between these methods are also shown based on these objective functions.
本文言語 English (英語)
Japanese (日本語)
カテゴリ 文化情報学研究科
原本所蔵情報へのリンク https://doors.doshisha.ac.jp/opac/opac_link/bibid/BB12970687/?lang=0