「ハブネス」を活用して行う高次元データの解析

• Project/Area Number: 21K11779
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Yamagata University
• Principal Investigator: 原 一夫 山形大学, 理学部, 准教授 (30467691)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 郁美 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (20637730)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: ハブネス / 高次元データ

Outline of Research at the Start

本研究は，これまで「次元の呪い」として厄介者扱いをされてきたハブネスを，逆に，「次元の恵み」として活用することによって，高次元単位球面上において高い検出力を持つ一様性検定の新たな手法を構築する.さらに，構築する手法を用いて，時系列データの変化検知や近似近傍検索といった，高次元データに関わるタスクを解決する.