| 研究課題/領域番号 |
23500343
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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 / 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, サービス科学研究センター, 助教 (00332130)
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| 連携研究者 |
田中 一男 電気通信大学, 情報工学研究科, 教授 (00227125)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2011年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 分類 / パターン認識 / シンボリックデータ / 高次元小標本データ / クラスタリング / データマイニング / ファジィクラスタリング / 類似性 / クラスター間相関 / 遺伝子データ / シンボリックデータ解析 / 主成分分析 |
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| 研究概要 |
得られたデータの次元が標本数に比べて遥かに大きいデータ（高次元小標本データ）に、既存の統計手法を適用すると、有効な結果が得られないという問題がある。この問題を解決するための解析手法は、シンボリックデータに対しては、未だ開発されていない。そこで、高次元小標本シンボリックデータに対する解析手法を開発し、データの多様性を考慮した新たな知識発見手法の提案と、実用化に向けた性能評価を行った。
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