2009 Fiscal Year Annual Research Report
高次Aggregation Operatorの開発とクラスタリングモデルへの適用
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20500252
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
イリチュ 美佳 (佐藤 美佳) University of Tsukuba, 大学院・システム情報工学研究科, 准教授 (60269214)
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| Keywords | クラスタリング / ソフトコンピューティング / カーネル法 / 高次元データ / Alignment / クラスタリングモデル / Aggregation Operator / PCA |
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| Research Abstract |
本研究の意義は、高次元Aggregation Operatorを開発し、クラスタリングモデルへ適用して実用化を図ることである。また、より汎用性を高めるため、一般化したAggregation Operatorを提案することである。従来、統計・確率の分野で提案されてきた確率的測度空間に基づくノルムは、数学的見地で研究がなされてきたが、より一般的に表現したAggregation Operatorについては、ヒルベルト空間上の測度が未だ開発されていない。そこで、高次ヒルベルト空間におけるAggregation Operatorを開発しようとするものである。
本年度は、一般化Aggregation Operatorを定義し、クラスタリングモデルへの応用を行った。また、一般化クラスタリングモデルの性質と、従来のクラスタリングモデルの関連性を解析した。応用として、ノイズが多くデータの明確な構造抽出が困難であるとされる脳波データに適用し、人間の思考判別に対して、応用可能であることを示した。さらに、大規模データへの適用可能性を検証するため、時系列画像データを用いて、応用可能性を調査した。その際、高次元データの次元縮約に当たり、主成分分析に高次元の距離構造を導入することで、新たな手法を開発した。これらの成果を、論文誌に公表し、さらに、招待講演を含む国内外の国際会議、学会発表で公表した。その際、The 6th International Symposium on Management Engineeringにおいて、Excellent Paper Awardを受賞した。さらに、学生の発表が、2009年に開催された5th International Workshop on Computational Intelligence & Applicationsにおいて、Best Student Presentation Awardを受賞した。
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