@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00052014,
 author = {岩田, 一貴 and 林, 朗 and Kazunori, IWATA and Akira, HAYASHI},
 issue = {87(2007-CVIM-160)},
 month = {Sep},
 note = {本論文では，どの部分母集団から生成されたかが既知の標本のクラスタ間の階層構造を同定するためのクラスタ分析を行う．同定を行う際に重要な点は，部分母集団の確率分布に特徴付けられるクラスタ間の適切な非類似度を選ぶことである．そこで，混合モデルにおける部分母集団の階層構造を適当に測るためのある非類似度を導入する．階層クラスタ分析の実際の応用問題として，計算機実験ではガラス同定を取り上げる．実験結果では，他の非類似度と比較することにより，導入した非類似度の有効性を示す．, This paper provides analysis of clusters of labeled samples to identify their underlying hierarchical structure.The key in this identification is to select a suitable measure odissimilarity among clusters characterized by subpopulations of the samples. Accordingly, we introduce a dissimilarity measure suitable for measuring a hierarchical structure of subpopulations that fit the mixture model. Glass identification is used as a practical problem for hierarchical cluster analysis, in the computational experiments in this paper. In the experimental results, we exhibit the effectiveness of the introduced measure, compared to several others.},
 title = {混合モデルにおける部分母集団の階層構造を同定するためのクラスタ分析},
 year = {2007}
}