Principal component analysis and tensor decomposition based unsuper based feature extraction with the starndard deviation optimization

Research Project

Project/Area Number	24K15168
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research Institution	Chuo University
Principal Investigator	田口善弘中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	テンソル分解
Outline of Research at the Start	本研究の学術的背景は高次元空間での変数選択問題であるゲノム科学における遺伝子選択問題が未解決なことであり、研究課題の核心をなす学術的「問い」は「ゲノミクスのデータ解析に限れば教師あり学習をしのぐ教師無し学習の方法を開発することは可能かである。本研究の目的は「主成分分析及びテンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法」でこの問いに答えることであり、また、この方法が世界でも類を見ない方法であることが学術的独自性と創造性である。本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは１０年前から研究を続けたくさんの論文を出しているが依然他者の追随を許していないことである。