東京工科大学 メディア学部 ブログ

「ラフ集合」とは，物事をラフに理解するための方法で，「特徴を見つける」方法とも言えます．対象全体を眺めるための方法ではなく，部分を抜き出すための方法なので「データマイニング」の一種と言えます．

人間は，対象（人やモノなど全て）を見て判断する際，対象の「全ての要素（属性）」を見て判断しているわけではなく，対象の「特徴」を見て判断しています．そして，「特徴」は対象に対して必ずしもいつもひとつとは限りません．
対象が持っている「ある要素の組み合わせ」が，対象の「特徴」となります．
私たちは，その「要素の組み合わせ」を無意識に認識し，判断しているわけです．

「ラフ集合」を用いると，この「特徴」を導くことができます．

たとえば，ある駐車場に「かっこいい車」が数台止まっていたとします．スポーツカーや SUV，外国の超有名なセレブな人たちがが乗るようなリムジンなど，いろいろな「かっこいい車」が止まっています．
ですが，すべてのタイプの車があなた好みかというと，そうではありませんよね？
「好きなタイプ」と「好きではないタイプ」に分けることができるはずです．
2つに分けたグループには，それぞれ要素の組み合わせによる特徴が存在しており，ラフ集合ではこの特徴を明らかにすることができます．

先日の土曜日，菊池研では研究室メンバー，および1～3年生の有志を集めて「ラフ集合勉強会」を開催しました．