| 研究課題/領域番号 |
26880031
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
寺田 吉壱 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター 脳情報通信融合研究室, 研究員 (10738793)
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| 研究期間 (年度) |
2014-08-29 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 関数データ解析 / 高次元データ解析 / fMRIデータ解析 / クラスタリング / 関数データ / fMRIデータ / クラスタリング法 / 高次元データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，関数データに対する教師なし又は半教師付き分類問題に対して，関数データの高次元性に着目した新しい方法の開発と理論的性質の解明を行った．また，高次元小標本データに適したクラスタリング法として提案したdistance vector clusteringに関して理論的性質の解明を行った．これらに加えて，シンプルで強い仮定を必要としないfMRIデータに対する脳活動領域の特定法を提案した．
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