@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194469,
 author = {米田, 一樹 and 松井, 藤五郎 and 武藤, 敦子 and 森山, 甲一 and 犬塚, 信博},
 issue = {6},
 month = {Feb},
 note = {データ分析の手法の一つとしてクラスタリングがある．マーケティングにおいて，顧客の購買傾向を発見するためにクラスタリング手法が用いられる．その際，クラスタの変化を見ることで購買傾向の変化が見ることができるため，クラスタの変化分析は重要とされている．Spiliopoulou らは，連続的に取得したデータに対して指定した期間内のデータを混ぜてクラスタリングを行うことを考え，データの同一性に基づいたクラスタ一致率を定義し，クラスタの変化分析を行った．しかし，従来研究では前の時刻を基準とした前向きのクラスタ変化の分析しか行っていないため，クラスタ変化の正確な分析が出来ていなかった．また，同じラベルを持つ事例でも異なる事例として扱われてしまう．そこで本研究では，ラベルの同一性に基づいたクラスター一致率を定義するとともに，今の時刻を基準にした後ろ向きのクラスタ変化の分析を追加して行うことで，同じラベルを持つデータを含む動的クラスタリングにおけるクラスタ変化の正確な分析を実現した．},
 title = {動的クラスタリングにおけるクラスタの変化分析},
 year = {2019}
}