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ネットワークデータと関数データに対する教師なし学習を中心とした解析法の理論と応用

研究課題

研究課題/領域番号 16K16024
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 統計科学
研究機関大阪大学

研究代表者

寺田 吉壱  大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (10738793)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
キーワード関数データ解析 / グラフ分割 / クラスタリング / 教師なし学習 / 半教師なし学習 / 機械学習 / Selective inference / 選択的推測 / 漸近理論 / Normalized cut / Spectral clustering / 半教師付き学習 / ネットワークデータ解析
研究成果の概要

近年,計測技術の発展によって,データの複雑化や大規模化が進んでいる.そして,教師なし学習の重要性が再認識されている.本研究では,ネットワークデータと関数データを主に扱い,教師なし学習に関連する解析法の開発,理論的性質の解明,実社会への応用を行った.具体的には,(1) グラフ分割に基づくクラスタリング法の理論的性質の解明,(2) 関数データに対する半教師付き判別法の提案とその理論的性質の解明及び実社会の問題への応用 (3) 教師なし学習によって得られた結果に対する信頼度の計算法の提案と理論的性質の解明 (4) 関数データの特徴を活かした部分空間クラスタリング法の提案,の4つの研究を行った.

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では,実社会への応用を想定し,応用上重要な問題に対して,新しい教師なし学習法の開発や理論的性質の解明を行っている.例えば,研究(1)では教師なし分類法において金字塔と呼べる広く用いられているクラスタリング法に関して,これまで明らかとなっていなかった重要な理論的性質を解明している.さらに,本研究では,理論研究にとどまらず,実社会の問題への応用を実際に行っている.実際に,研究(2)ではスポーツ医学の分野において,提案手法を適用することで怪我のリスクのある選手の特定に成功している.

報告書

(4件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実施状況報告書
  • 2016 実施状況報告書
  • 研究成果

    (27件)

すべて 2019 2018 2017 2016 その他

すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (20件) (うち国際学会 5件、 招待講演 13件)

  • [国際共同研究] Erasmus University Rotterdam(オランダ)

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [国際共同研究] Academia Sinica(Taiwan)

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Erasmus University Rotterdam(Netherlands)

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Kernel Normalized Cut: a Theoretical Revisit2019

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Michio Yamamoto
    • 雑誌名

      In Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML2019)

      巻: 印刷中

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Selective inference for testing trees and edges in phylogenetics2019

    • 著者名/発表者名
      Hidetoshi Shimodaira, Yoshikazu Terada
    • 雑誌名

      arXiv

      巻: -

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Simple structure estimation via prenet penalization2018

    • 著者名/発表者名
      Kei Hirose, Yoshikazu Terada
    • 雑誌名

      arXiv

      巻: -

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Hidetoshi Shimodaira
    • 雑誌名

      arXiv

      巻: 1 ページ: 1-48

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] 関数データに適したsubspace clusteringとその性質2018

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱, 山本倫生
    • 学会等名
      大規模統計モデリングと計算統計V
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 関数データに対する部分空間クラスタリング法とその性質2018

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱, 山本倫生
    • 学会等名
      2018年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] マルチスケール・ブートストラップによるモデル選択後のselective inference2018

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱, 下平英寿
    • 学会等名
      2018年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] 複雑なデータに対する解析法の理論と応用2018

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      横浜市立大学データサイエンス学部セミナー
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 関数データ解析における分類問題について2018

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      RIMS研究集会「高次元量子雑音の統計モデリング」
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Subspace clustering for functional data2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Michio Yamamoto
    • 学会等名
      The 314th meeting of Hiroshima Statistics Study Group
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Hidetoshi Shimodaira
    • 学会等名
      HeKKSaGon Multidisciplinary Joint Workshop toward Fusions between Data and Mathematical Sciences
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Subspace clustering for functional data2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Michio Yamamoto
    • 学会等名
      The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta2018)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Hidetoshi Shimodaira
    • 学会等名
      The 27th South Taiwan Statistics Conference and CIPS Annual Meeting 2018
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Semi-supervised learning for functional data2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada
    • 学会等名
      Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS2017)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Semi-supervised classification for functional data and its applications2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada
    • 学会等名
      The 10th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2017)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] マルチスケール・ブートストラップ法による近似的に不偏なselective inferenceとその応用2017

    • 著者名/発表者名
      寺田 吉壱,下平 英寿
    • 学会等名
      研究集会 大規模統計モデリングと計算統計IV
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 関数データ解析のスポーツ医学への応用2017

    • 著者名/発表者名
      寺田 吉壱,小笠原 一生,中田 研
    • 学会等名
      2017年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] マルチスケール・ブートストラップによる近似的に不偏なselective inference2017

    • 著者名/発表者名
      寺田 吉壱,下平 英寿
    • 学会等名
      2017年度統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] 関数データ解析の有用性について~分類問題を中心として~2017

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      JST CREST AIP チャレンジシンポジウム『ビッグデータ利活用のための基盤構築とその応用』
    • 発表場所
      名古屋工業大学(愛知県,名古屋市)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Possibilities and limitations of machine learning on unweighted graphs -From the viewpoint of random geometric graph theory-2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshikazu Terada, Ulrike von Luxburg
    • 学会等名
      HeKKSaGOn Working Group, Seeds in Mathematics versus Needs outside Mathematics, Winter School in Osaka 2017
    • 発表場所
      大阪大学(大阪府,豊中市)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 関数データに対する半教師付き判別問題について2016

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      2016年度統計関連学会連合大会
    • 発表場所
      金沢大学(石川県,金沢市)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
  • [学会発表] なぜ normalized cut を用いないのか? Ncut の漸近的性質と Spectral Clustering との関係2016

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱,山本倫生
    • 学会等名
      第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016)
    • 発表場所
      京都大学(京都府,京都市)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
  • [学会発表] 関数データに対する PU learning について2016

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      平成28年度CREST研究集会『大規模統計モデリングと計算統計 III』
    • 発表場所
      東京大学(東京都,目黒区)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Weighted kernel k-means法の統計的性質 ~ Graph cutは空間の分割を導くのか? ~2016

    • 著者名/発表者名
      寺田吉壱
    • 学会等名
      2016年度統計サマーセミナー
    • 発表場所
      サヤン・テラス ホテル&リゾート(千葉県,夷隅郡)
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書

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公開日: 2016-04-21   更新日: 2022-02-22  

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