| 研究課題/領域番号 |
26730016
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山本 倫生 京都大学, 医学研究科, 講師 (50721396)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | クラスタリング / 関数データ / 次元縮小 / 関数データ解析 / 次元縮約 |
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| 研究成果の概要 |
データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って、統計科学で扱うデータは複雑・膨大化してきている。そのようなデータに対する解析のうち、例えば経時的に測定されるデータをある種の関数とみなして解析を行う方法を関数データ解析と呼ぶ。本研究では多変量関数データに対して、次元縮小とクラスタリングを同時に達成する新たな方法を開発した。また、関連する研究として、高次元二値データに対する次元縮小を伴うクラスタリング法を開発した。さらに、アウトカムのクラスタリングだけでなく、説明変数によるクラスター構造の予測を考慮した新たな分析手法を開発した。
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