@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00019114,
 author = {渡辺, 匡 and 大野, 成義 and 太田, 学 and 片山, 薫 and 石川, 博 and Masashi, WATANABE and Shigeyoshi, OHNO and Manabu, OHTA and Kaoru, KATAYAMA and Hiroshi, ISHIKAWA},
 issue = {67(2005-DBS-137)},
 month = {Jul},
 note = {膨大な数のデータを扱う際にクラスタリングは非常に有用な手段である。ユーザがクラスタリング結果から求める情報を得るためにはクラスタ間の関係が直観的に理解できることが望ましい。そこで本稿ではクラスタ間の差異を分析して視覚化する方法を提案する。視覚化のための手段としてMDS(MultiDimensional Scaling)に基づく二次元地図表示を用いる。さらにそこで利用する特徴量の集約手法について複数の方法を検討する。すなわち、要素のtf-idf重み付けに基づく集約手法とMEDRANKアルゴリズムに基づくランク集約手法の検討を行う。, Clustering is very useful analyzing a huge amount of data. It is preferable that we can understand relationships between clusters　intuitively in order to reach necessary information within the　clustering results. Then, we propose a method of analyzing differences between clusters by using visualization. We a two-dimensional map display based on MDS(MultiDimensional Scaling) for visualization in this article. In addition, we examine two methods for aggregating the features used for clustering, one of which is based on the tf-idf weight of feature terms and the other on a rank aggregation method called the MEDRANK.},
 title = {差異を意識したクラスタリングとその特徴量集約手法の検討},
 year = {2005}
}