Synthesis of boosting methods and kernel machines and its application to genomic data analysis

• Project/Area Number: 18709006
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Statistical science
• Research Institution: Kyushu University (2007-2008); The Institute of Statistical Mathematics (2006)
• Principal Investigator: KAWAKITA Masanori Kyushu University, システム情報科学研究院, システム情報科学研究院 (90435496)
• Project Period (FY): 2006 – 2008
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2008)
• Budget Amount: ¥2,350,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2008: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2007: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2006: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
• Keywords: ブースティング法 / カーネル法 / 遺伝子発現データ / ブースティング / カーネルマシン / マイクロアレイ / 情報幾何 / 機械学習 / カーネル関数 / 正則化

Research Abstract

ブースティング法とカーネルマシンを統合して両法の特徴を持つ方法の開発と遺伝子データへの応用を行った。最初にブースティング法とカーネルマシンを弱学習機カーネルという概念を通じて統一的に解釈した。また両者を組み合わせた判別法をいくつか開発した。それらの理論的な性能評価と実データの上での性能評価を行った。また情報幾何による解析でブースティングによる改悪について調べた。また上で開発した判別法により癌研究会より提供された遺伝子発現データの解析を行った。

Research Products

• [Journal Article] Boosting method for local learning in statistical pattern recognition (2008)
  • Author(s): Kawakita, M. and Eguchi, S
  • Journal Title: Neural Computation vol.20, ssue Pages: 11-11
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Boosting method for local learning in statistical pattern recognition (2008)
  • Author(s): M. Kawakita and S. Eguchi
  • Journal Title: Neural Computation 20 Pages: 2792-2838
  • Peer Reviewed
• [Presentation] Study of gene selection based on machine learning on Microarray data (2008)
  • Author(s): Kawakita, M
  • Organizer: Pacific Simposium of Biocomputing 2008, the Big Island of Hawaii
  • Place of Presentation: Hawaii
• [Presentation] Boosting method for local learning in statistical pattern recognition (2008)
  • Author(s): Kawakita, M. and Eguchi, S
  • Organizer: Neural Computation
• [Presentation] 予測分布の観点からのブースティングの性能解析 (2008)
  • Author(s): 川喜田雅則,竹内純一
  • Organizer: 2008年度統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 慶應義塾大学
• [Presentation] ブースティングによる改悪について (2008)
  • Author(s): 川喜田雅則,竹内純一
  • Organizer: IBIS 2008
  • Place of Presentation: 仙台国際センター(仙台市)
• [Presentation] 予測分布の観点からのブースティングの性能解析 (2008)
  • Author(s): 川喜田雅則、竹内純一
  • Organizer: 2008年度統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 慶応義塾大学(矢上)
• [Presentation] 機械学習による高次元データにおける変数選択法 (2007)
  • Author(s): 川喜田雅則
  • Organizer: 2007年度統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 神戸大学
• [Presentation] Boosting method for local learning (2006)
  • Author(s): Kawakita, M., Eguchi, S
  • Organizer: the Institute of Statistical Mathematics
  • Place of Presentation: Research Memorandum, No. 1005
  • Year and Date: 2006-09-13
• [Presentation] アレイデータ解析からの統計学の新しい方向 (2006)
  • Author(s): 江口真透,川喜田雅則
  • Organizer: 2006年度統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 東北大学
• [Presentation] カーネルマシンとしてのブースティング (2006)
  • Author(s): 川喜田雅則
  • Organizer: 2006年度統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 東北大学
• [Presentation] カーネルマシンとしてのブースティング法 (2006)
  • Author(s): 川喜田雅則
  • Organizer: 第9回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS)
  • Place of Presentation: 大阪大学中之島センター