[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-37] 複数のパラメトリック構造をもつデータに対するクラスタリング手法の提案

〇田村 光平¹、田村 光太郎^2,3 (1.あいおいニッセイ同和損害保険株式会社、2.NRIデジタル株式会社、3.株式会社野村総合研究所)

キーワード：機械学習、クラスタリング、生存時間解析

データのもつ構造的な複雑性に対して、クラスタリング手法を用いデータを層別することはデータのより詳細な特性・傾向に基づいたモデルを構築するうえで重要となる。
特に、信頼性工学や品質管理において頻繁に取り扱われる製品故障などのデータにおいて、故障（Event）に至る過程は様々あり、層別分析が不可欠である。
しかし、それら層別因子は必ずデータとして取得されることは少なく、その把握は困難な場合が多い。
本研究では、ある市場製品におけるイベント発生データを対象に、そのデータからワイブル分布に従うデータ構造を抽出するクラスタリング手法を提案する。