尺度混在・次元縮約クラスタリングによる主要情報の抽出と効率的計算環境の開発

• 研究課題/領域番号: 24K14869
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 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, 教育推進機構, 教授 (60322236) ; 久永 啓 岡山理科大学, 経営学部, 准教授 (70907641) ; 藤原 美佳 岡山理科大学, 経営学部, 講師 (30864508)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 数量化 / カテゴリカルデータ / ファジークラスタリング / 変数選択 / 加速化

研究開始時の研究の概要

本研究では，スポーツアナリティクスやマーケティングの分野を想定し，[i]カテゴリカルデータの数量化と次元縮約手法の整理，[ii]数量化と次元縮約の両者を同時に考慮するクラスタリング手法の開発，[iii]クラスター情報を利用した主要情報抽出手順の開発，[iv]計算の効率化と対話的なインタフェースの提供を実現し，尺度の混在と次元の大きさを考慮した新たなクラスタリングと，クラスター情報を加味して潜在的な特徴を取り出す手法を開発する。同時に，その分析を対話的に進められる高速なインタフェースを提供するものである。