| 研究課題/領域番号 |
17K00043
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
イリチュ 美佳 (佐藤美佳) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
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| 研究分担者 |
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
清水 信夫 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (00332130)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 分類 / ビックデータ / 尺度構成 / Fuzzy Clustering / Scales of Clusters / Fuzzy Clustering Models / Regression Analysis / HDLSS Data / Data Fusion / Categorical Data / Geometrical Data / Big Data Analysis / 統計科学 / 高次計量 / クラスタリング |
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| 研究成果の概要 |
高次元小標本型ビックデータの解析には、従来の統計科学に基づく手法が利用不可能であることが理論的に解明されてきている。そこで、本研究では、このデータの解析法として、複数のデータを一度に計測し得る共通計量空間における適切な計量を開発するとともに、それに基づくクラスター計量モデルを開発した。さらに、開発した手法の各種性能を精査し、各種のデータに適用することにより、その適用可能性を評価した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一般に、高次元小標本型データが複数得られた場合、典型的な高次元小標本型ビックデータとなる。これらの複数のデータを同時に解析するための新たな方法の開発に取り組んだ。具体的には、複数のデータを通じて共通に得られるクラスターを共通尺度とする計量とそれを利用したモデルの開発を行った。これにより、高次元のデータの動的変動をより低次元の空間で説明することが可能となった。また、共通の部分ベクトル空間への射影を用いることで、種々のデータ構造を比較可能とし、かつ低次元空間に縮約可能とするモデルの開発も行った。この方法は、ビックデータ解析で問題とされる種々のデータの融合法としても有効であることを示した。
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