| Project/Area Number |
26380593
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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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| Research Field |
Commerce
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| Research Institution | Seikei University (2015)
The Institute of Statistical Mathematics (2014) |
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Principal Investigator |
高橋 久尚 成蹊大学, 理工学部, 助教 (50456266)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Project Status |
Discontinued (Fiscal Year 2015)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | クラスタリング / データ分析 / プロスペクトル理論 / 消費者行動 / 時系列解析 / 価値判断基準 / 価格 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
個人の特性を踏まえたクラスタリングの手法に関して、研究を行った。クラスタリングに関しては、k-mean 法などの古くから知られた手法がある。しかしながら、これらの手法では、クラスター数をどのように決定するかは、恣意的な場合が多く、確立された科学的な手法がないのが現状である。そこで、確率ブロックモデルを例に赤池情報量基準を用いて、客観的にクラスター数を決定する手法を確立した。
確率ブロックモデルは、クラスターを持つ確率的に生成されるネットワークのモデルとして一般的なモデルであり、このことから本研究の結果は、限定されたモデルの考察ではあるが広範なモデルにも応用可能な議論であり、また本研究の結果そのものも、広範な応用が可能である。
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Report
(2 results)
Research Products
(1 results)
