2019 Fiscal Year Annual Research Report
Initial value selection and acceleration of the EM algorithm for finite mixture models
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16K00061
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
黒田 正博 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (90279042)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
足立 浩平 大阪大学, 人間科学研究科, 教授 (60299055)
飯塚 誠也 岡山大学, 全学教育・学生支援機構, 教授 (60322236)
森 裕一 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (80230085)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | EMアルゴリズム / 初期値選択 / 計算時間の短縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
初期値選択法の開発については，非計量データの主成分分析のための交互最小二乗法のためのアルゴリズムに関する研究論文が採択された．これは，EMアルゴリズムの初期値選択法の開発を進める中での成果である．非計量データの多変量解析において，交互最小二乗法は最も標準的な計算アルゴリズムであり，大域的な解（統計モデルのパラメータの推定値）を見つけることを可能にする本研究成果の意義は実データの解析において高いと考える．また，交互最小二乗法の初期値選択に関する研究成果の報告はなく，新規性の高いもであると考えている．
交互最小二乗法とEMアルゴリズムは非常に良く似た特性を有しており，この研究成果はEMアルゴリズムの初期値選択法への適用も応用であると考えている．現在も，このアルゴリズム開発は引き続きおこなっており，数値実験を繰り返しながら，最適なパラメータ設定や条件設定をおこなっている．
また，EMアルゴリズムに関係する研究成果としては，これまでこのアルゴリズムの加速化に関する研究成果をまとめた論文が，日本計算機統計学会の和文誌「計算機統計学」に採択された．この他にも，「EMアルゴリズム」の専門書を執筆した．現在は校正中であり，来年度の夏頃に出版される予定である．
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[Presentation] Some Applications in Multivariate Methods with Alternating Least Squares.2019
Author(s)
Mori, Y., Katayama, H., Yoshioka, T., Kuroda, M., Iizuka, M.
Organizer
Data Science, Statistics & Visualisation 2019 (DSSV2019)
Int'l Joint Research
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