| 研究課題/領域番号 |
17K12797
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
図書館情報学・人文社会情報学
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| 研究機関 | 同志社大学 (2020-2021)
和歌山県立医科大学 (2017-2019) |
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研究代表者 |
谷岡 健資 同志社大学, 生命医科学部, 助教 (40782818)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | クラスタリング法 / スパース推定 / 次元縮約 / 次元縮約クラスタリング / 次元縮約法 / パス解析 / MMアルゴリズム / fMRIデータ解析 / クラスタリング / 次元縮約クラスタリング法 / 多相多元データ解析 / 多変量データ解析 |
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| 研究成果の概要 |
3相3元データとよばれる対象×変量×条件に対するデータから対象の分類構造および関連する特徴を同時に把握するためのデータ解析手法の開発を行った。実際に脳機能データに対して制約条件を課した3相3元次元縮約クラスタリング法を適用し知見を獲得する研究や，ノイズを含んでいるようなデータに対しても条件間に差がある領域を特定することが可能な次元縮約クラスタリング法の開発，およびパス解析に基づくスパースな次元縮約クラスタリング法の開発を行った。本研究の成果として7本の論文が掲載済であり，現時点1本は投稿中，1本が投稿準備段階である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報技術の発達に伴うデータの大規模複雑化により，解析者はより複雑なデータを処理する必要に迫られている．3相3元データはそのような大規模複雑データのひとつであり，対象×変量×条件の3組間の構造を表現したデータであり，各固有の特徴を解釈することは困難である．今回開発した次元縮約クラスタリング法を用いることで，変量や条件固有の特徴を把握することが可能となる．また，パス解析の考えやスパース推定も加えた方法によって解析者の仮説をデータから検証し，解釈すべき項目数を削減することができることから，より解析者が容易に当該構造を解釈することが可能となる．
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