| 研究課題/領域番号 |
22300054
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)
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| 連携研究者 |
樋口 知之 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (70202273)
猪口 明博 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (70452456)
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (00514796)
清水 昌平 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (10509871)
中野 慎也 統計数理研究所, モデリング研究系, 助教 (40378576)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2012年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2011年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2010年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | 知能発見 / データマイニング / 統計的推定 / 超高次元データ / ビッグデータ / 高次元データ / 次元の呪い / 粒子フィルタ / 統計数理 / 確率密度関数 / データ分布 |
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| 研究概要 |
次元の呪い効果を分析し、超高次元データが中心から[r,r+ε]の距離に分布する「球面集中効果」、超高次元空間の局所に確率が集中する「確率密度集中効果」、超高次元データが広大な体積内に分布する「スパース化効果」等を特徴付けし、前者2効果を打ち消す人工的歪みをデータ・状態分布に与える高精度、ロバストな推定法を提案した。
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