情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年，企業などでは，アンケートデータを解析することで市場のニーズや動向の把握が行われている．
アンケートには様々な回答傾向をもつ回答者が存在するため，解析においてそれらの回答者を特徴ごとに分類することが必要となる．
しかし，代表的なクラスタリング手法の1つであるk-means法の問題点として，初期値依存性が高く，必ずしも大域的最適解を得られないことなどが挙げられる．
そこで本稿では，先にラプラス固有写像を適用することで，k-means法における初期値依存性を抑える手法であるスペクトラルクラスタリングを，回答者の分類に用いる方法を提案する．
実際のアンケートデータを用いた実験を行い，安定した回答者の分類が可能となることを示す．