2023 Fiscal Year Final Research Report
Dimension and variable selection, simultaneous estimation, and computational environment for information extraction from complex data
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21K11799
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Okayama University of Science |
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Principal Investigator |
MORI Yuichi 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (80230085)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
黒田 正博 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (90279042)
飯塚 誠也 岡山大学, 全学教育・学生支援機構, 教授 (60322236)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 数量化 / カテゴリカルデータ / クラスタリング / 変数選択 / 加速化 / 主成分分析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed methods and procedures to deal with mixed measurement level and high-dimensional data in existing methods by (i) reduction of the scale size with minimum information loss, (ii) efficient analysis of the reduced information and complexity, (iii) propose of a procedure that enables processing of mixed measurement level data and text data, and (iv) efficient computation. The existing methods we used are principal component analysis, fuzzy c-means, and text mining. Quantification by non-metric principal component analysis, simultaneous estimation of quantification and dimension reduction, topic model and heat map are used to reduce the size and complexity. In order to obtain the results efficiently, variable reduction and computtional acceleration are also proposed. The effectiveness of the proposed methods/procedures are confirmed by the performance evaluation.
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| Free Research Field |
計算機統計学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
数量化と次元縮約を同時に行うことで、個々の手法を別々に適用する方法では観察できなかった知見が得られること、このことにより、量的データのために開発されたすべての手法をカテゴリカルデータに適用できるようになることが本研究の学術的な特色である。また、アルゴリズム面で大規模性を克服しようとすることは、迅速に処理結果が得られる計算環境を提供するという点で独創性がある。これらの手法はマーケティングや社会心理学の個別課題を念頭に開発しているが、手法の良い点はお互いに利用し合うことで分野横断的な成果が得られる。さらに、提案手法がデータ分析の発見的情報把握の強力なツールとして活用されることも期待される。
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