• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2012 Fiscal Year Research-status Report

高速で頑健かつ高精度な多変量統計手法の新展開

Research Project

Project/Area Number 23650142
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

青嶋 誠  筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 矢田 和善  筑波大学, 数理物質系, 助教 (90585803)
赤平 昌文  筑波大学, 副学長 (70017424)
Keywords異常値 / クラスター分析 / 判別分析 / 高次モーメント / クロスデータ行列法
Research Abstract

青嶋と矢田は、高速計算を可能にするための異常値検出法の開発に取り組んだ。多次元データ空間において、潜在分布と異常値が分離するような潜在空間への射影方向を考えた。Yata and Aoshima (2010)で考案したクロスデータ行列法を用いて、新しいクラスタリング手法を開発し、異常値が混在する場合に応用を試みた。その結果、クロスデータ行列の2分割の構成法が、異常値に対する頑健性の決め手になることを突き止めた。実験によると、ある条件のもとで、異常値と潜在分布は明確に分離される。すなわち、データを射影して得られる潜在空間において、異常値が明確に分離された形で可視化される。この実験結果は、低計算コストかつ高精度な異常値検出の可能性を示唆している。また、判別の問題に、高次モーメントを利用する方法についても研究を推進した。Aoshima and Yata (2011)で提案した高次モーメントを利用した2群の分類手法について、永橋・矢田・青嶋 (2012)は判別確率に関する一致性を理論的に証明し、従来の分類手法よりも精度に優ることを理論的かつ数値的に示した。現在は、一般化距離に関する判別手法へと理論と方法論を拡張し、多群の場合への適用を検討している。赤平は、ピアソンのカイ2乗適合度検定とステューデントt分布を再考し、2標本問題において、基盤となる非心t分布に関する高次近似とそれに伴う高速計算を考察した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

交付申請書に記載した研究目的はおおむね達成しており、次年度の研究計画に繋がる研究成果が芽生えてきているため。

Strategy for Future Research Activity

研究計画に変更はない。当初の研究計画に沿って研究を推進する。具体的には、異常値が混在する非ガウス性をもった多次元データについて、潜在空間を精密に解析する。前年度までに芽生えた高次モーメントの利用と射影法を融合させて、高速で頑健かつ高精度な潜在空間の推測法を理論的に構築する。ノイズや異常値の影響を排除して、潜在空間に推測のターゲットを絞ることで、頑健で高精度な統計解析の適用と大幅な計算コストの削減を実現する。

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

次年度の研究費および平成24年度未使用額については、本研究課題を纏めて研究成果を論文や学会で発表するために使用する。

  • Research Products

    (8 results)

All 2012 Other

All Journal Article (4 results) Presentation (3 results) (of which Invited: 1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Cluster analysis for high-dimensional data2012

    • Author(s)
      Kurishita, K., Yata, K., Aoshima, M.
    • Journal Title

      Proceedings of Statistical Inference for High-Dimensional Data and Its Applications

      Pages: 11, 20

  • [Journal Article] Note on classification for high-dimensional data2012

    • Author(s)
      永橋幸大, 矢田和善, 青嶋 誠
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 1804 Pages: 40, 52

  • [Journal Article] Asymptotic properties of a distance-based classifier for high-dimensional data2012

    • Author(s)
      矢田和善, 青嶋 誠
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 1804 Pages: 53, 64

  • [Journal Article] The asymptotic expansion of the maximum likelihood estimator for a truncated exponential family of distributions2012

    • Author(s)
      赤平昌文, 大谷内奈穂
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 1804 Pages: 188, 192

  • [Presentation] Discussion on Professor Shelemyahu Zacks' Talk

    • Author(s)
      Aoshima, M.
    • Organizer
      The Sixth International Workshop on Applied Probability
    • Place of Presentation
      Inbal Hotel Jerusalem (イスラエル)
    • Invited
  • [Presentation] Effective Classification for High-Dimension, Non-Gaussian Data

    • Author(s)
      Aoshima, M.
    • Organizer
      The 2nd IMS Asia Pacific Rim Meeting
    • Place of Presentation
      つくば国際会議場(茨城県)
  • [Presentation] Cluster Analysis for High-Dimensional, Non-Gaussian Data

    • Author(s)
      矢田和善, 青嶋 誠
    • Organizer
      RIMS共同研究による研究会「Asymptotic Expansions for Various Models and Their Related Topics」
    • Place of Presentation
      京都大学(京都府)
  • [Remarks] つくばリポジトリ:

    • URL

      http://www.tulips.tsukuba.ac.jp/Tulips-R/tulips-r.php

URL: 

Published: 2014-07-24  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi