2014 Fiscal Year Annual Research Report
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24500352
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
深川 大路 同志社大学, 文化情報学部, 助教 (10442518)
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (80314532)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / シンボリックデータ / 多次元尺度構成法 / クラスタリング法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年のセンサー技術，データベース技術の発展により，データ解析の対象となるデータはますます大規模複雑化している．このようなデータの中からの知識発見を考える際には特定のモデルを当てはめるというよりは，探索的にデータの中にある構造を探ることが一般的であり，そこではクラスタリング法が良く用いられる．
しかしながら，このようなデータに従来のクラスタリング法を適用しても特定の変量がクラスタリング結果に過大な影響を与えたり，大量の変量がデータのクラスター構造を不明確なものにしてしまったり，様々な問題が発生する．これらの問題の１つの解決策として，変量に対して次元縮約を行い，それと同時にクラスタリング法を行うという同時分析法が提案されている．
本年度は，大規模複雑データからの知識発見法の１つとして，いくつかの同時分析法の提案を行った．主な成果はreduced k-means 法と多重対応分析の同時分析法の提案である．
本研究を通して，大規模複雑な１）量質混在データ，２）非対称データ，３）多相データを対象として，Ａ）部分空間の利用，Ｂ）同時分析の利用というアプローチでいくつかの解析法の提案を行った．
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