| 研究課題/領域番号 |
26330033
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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, データ科学研究系, 助教 (00332130)
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| 研究協力者 |
Marsala Christophe University of Paris(UPMC), Department of Databases and Machine Learning, LIP6, 教授
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 分類 / ビックデータ / 尺度構成 / 多次元尺度 / クラスター尺度 / 可視化手法 / 多次元尺度構成法 / 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 |
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| 研究成果の概要 |
ビックデータ解析に対応する新たな手法として多次元クラスター尺度構成法を開発し、開発した手法の実用化に向けた性能評価を行った。ビックデータの解析の主流をなす方法論は、説明力の乏しいデータを取り除き、データを縮小して、従来型の解析法を適用するという方法論であるが、この方法論では、何をもって説明力がないとするかということの基準によって解析の結果が異なるため、結果の妥当性が明確でないという問題がある。そこで、本研究では、ビックデータそのものの情報はすべて用いるが、データを分類構造という別の尺度で測定される空間で解析する多次元クラスター尺度構成法を提案した。
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