2017 Fiscal Year Research-status Report
スパース正則化法に基づく探索的構造方程式モデリング
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15K15949
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
廣瀬 慧 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 准教授 (40609806)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 因子分析 / スパース推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．ガンマダイバージェンスに基づくロバストかつスパースなグラフィカルモデルに関する論文が国際誌Journal of Multivariate Analysisに掲載された．また，国内外の学会で講演した．
２．スパースな因子分析モデルに対する新たな正則化項であるPrenet正則化項の理論的性質を詳しく調べた．まず，この方法が，適当な正則条件のもとでQuartimin回転による最適値に漸近的に一致することを示した．また，Prenet正則化が完全単純構造を持つことを示し，それがk平均法の一般化であることを示した．
３．群の数が多い場合における判別分析における新たな手法を考えた．具体的には，正準判別におけるクラス間変動行列を拡張した重み付きクラス間変動行列を考案した．この方法により，判別しにくい群同士が適切に判別されることがあることがわかった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
Prenet正則化法に関しては，論文投稿直前の段階まで来ており，かなり順調である．一方で，群の数が多い場合における判別分析に関しては，重み付きクラス間変動行列とほぼ同じアイデアが過去にすでに提案されていたため，今回提案した方法をさらに改良した手法を考える必要があることがわかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
Prenet正則化に関しては，提案法をfMRIデータやエネルギービッグデータに適用することを検討する．また，群の数が多い場合における判別分析に関しては，重み付きクラス間変動行列をさらに改良し，判別しにくい群同士に対する判別精度をさらに向上させる．
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| Causes of Carryover |
次年度の旅費が想定よりも多く必要となったため．
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[Journal Article] An Interpersonal Sentiment Quantification Method Applied to Work Relationship Prediction2017
Author(s)
Imada, M., Hirose, K., Yoshida, M., Sunyong, K., Toyozumi, N., Lopez, G. and Kano, Y.
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Journal Title
NTT Technical Review
Volume: 15
Pages: 1-15
Peer Reviewed / Open Access
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