標準偏差最適化と主成分分析及びテンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択 法

• 研究課題/領域番号: 24K15168
• 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62010:生命、健康および医療情報学関連
• 研究機関: 中央大学
• 研究代表者: 田口 善弘 中央大学, 理工学部, 教授 (30206932)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: テンソル分解

研究開始時の研究の概要

本研究の学術的背景は高次元空間での変数選択問題であるゲノム科学における遺伝子選択問題が未解決なことであり、研究課題の核心をなす学術的「問い」は「ゲノミクスのデータ解析に限れば教師あり学習をしのぐ教師無し学習の方法を開発することは可能かである。本研究の目的は「主成分分析及びテンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法」でこの問いに答えることであり、また、この方法が世界でも類を見ない方法であることが学術的独自性と創造性である。本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは１０年前から研究を続けたくさんの論文を出しているが依然他者の追随を許していないことである。