| 研究課題/領域番号 |
17K00063
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
|
|---|
| 研究機関 | 岡山理科大学 |
|---|
研究代表者 |
森 裕一 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (80230085)
|
|---|
| 研究分担者 |
黒田 正博 岡山理科大学, 経営学部, 教授 (90279042)
飯塚 誠也 岡山大学, 全学教育・学生支援機構, 教授 (60322236)
久保田 貴文 多摩大学, 経営情報学部, 准教授 (30379705)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | クラスタリング / 次元縮約 / 非計量多変量解析 / 数量化 / 計算効率 / 加速化アルゴリズム / 統計計算 / コンピュータ支援統計 |
|---|
| 研究成果の概要 |
尺度混在や複雑性などを考慮し，情報縮約と分類の同時推定および変数処理により，隠れた構造や特徴を取り出せる手法の提案と，その結果を効率的に得る環境を提供することを目的として研究を行った。その結果，Reduced k-means法やPartial Least Squaresでの質的データの処理，変数選択手法の非計量主成分分析などへの拡張，交互最小二乗法を用いる反復計算の加速化の非計量主成分分析，非計量因子分析，Fuzzy c-meansクラスタリングへの適用，およびこれらの結果を用いた対話的な情報把握が可能となった。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
一般的なデータサイズや質的データに特化された既存の手法に対して，尺度の統一的な扱いを適用し，大規模性を次元縮約と変数選択により軽減させ，情報縮約と分類の同時推定により，対象の考察のための有用な情報を得ようとしたところに，学術的な特色がある。また，数値解析の分野で提案されている加速化法を取り入れ，計算時間の面からも大規模性を克服しようとしたところに独創性がある。これらの手法により，これまでの手法では観察しづらかった知見が手早く得られるようになり，マーケティング分野やデータマイニングの適用場面で強力なツールになりうる点に社会的な意義が見出せる。
|
