2008 Fiscal Year Annual Research Report
高次元大規模データのモデル化を助けるデータヴィジュアリゼーションの理論と実際
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19300097
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
柴田 里程 Keio University, 理工学部, 教授 (60089828)
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| Keywords | データの可視化 / Textile Plot / 超高次元 / ゲノム解析 / ヘッジファンド / 海洋生物 / 条件付きQQプロット / アバンダンス |
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| Research Abstract |
1. Textile Plotのゲノム解析への適用
発想の転換により,数十万次元でも十分実用的な計算時間とメモリーの使用量で与えられたデータをTextile Plotで視覚化できるアルゴリズムを発見し, DNAスニップデータの解析に極めて有効であることを検証した.また,このような超高次元になったとき本質的でない変量に関しては,ある種の漸近論が成り立ち,ノットを形成するのではないかという見通しも得た.
2.金融データベースシステムへの展開
ヘッジファンドの収益率を主な対象として,時間を変量に取るTextile Plotと時間ごとに変量を導入するTextile Plotの併用により,その姿を総合的に理解することが可能になることが判明した.また,この結果に基づく解析サポートシステムの実装作業も開始した.
3.海洋生物の豊富さ検証への応用
海底生物へのトローリングの影響をドレッジによって取得された各種ごとの個体数と重量に基づいてモデル化するオーストラリアのCSIRO(Commonwealth Science and Industry Research Organisation)との共同プロジェクトにおいて,条件付きQQプロットや,同分布でないときのPPプロットをはじめとするさまざまな可視化手法が有効であることを検証した.
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