「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 000

No.00596　交互作用を考慮した変数のクラスタリング　　【takato】　2006/07/08(Sat) 11:18

ニューラルネットワークを使って，
y = f(x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10)
のような予測モデルを作っています。(fは非線形の関数)
目的変数に対する説明変数の影響が把握しづらいため，
y = f1(x1, x4, x5) + f2(x2, x3, x7, x10) + f3(x6, x8, x9)
のように説明変数を3～4個程度にクラスタリングし，
それぞれのクラスタごとに非線形関数を対応させ線形結合にしたいと考えています。

非線形の交互作用を考慮しながら，
このようなクラスタリングを上手にやる方法はありますでしょうか？
ひとつの変数が複数の関数に登場する場合も考慮し，
ファジィクラスタリングがよいのかもしれません。

ご教授，よろしくお願いいたします。
（参考になりそうな文献等を挙げていただけるだけでも結構です）