研究課題
基盤研究(C)
本研究は、量的・質的記述の混在を許した多次元データ(シンボリック・データとよぶ)に内在する、単調な構造や、部分的に単調な高次の共変的な関係を検出するための、一般的な仕組みの開発を目的としている。主な成果は、以下の3項目である。(1)「区分的に単調な、一般的な鎖状構造の検出法の実現」多次元空間において、シンボリック・オブジェクト群が鎖状(ロープ状)に連なる構造を想定したとき、その形状が全体的に単調な構造ばかりでなく、局所的に単調であれば、高次多項式や正弦波のような構造をしていても、検出可能な方法を開発した。(2)「高次の共変関係を評価可能とする、一般化相関係数の開発」良く知られた相関係数を、与えられた各データサンプルの局所領域に適用し、累積することによって、高次の共変関係検出を可能とする一般化された相関係数を開発した。(3)「入れ子構造による単調性の特性化と、そのシンボリック・データ解析への応用」膨大なデータの要約にヒストグラムが良く用いられるが、ヒストグラムを値とする多次元データの主成分分析法を、m分位数による方法として提案した。また分位数法は、単に主成分分析法の範囲に留まらず、シンボリック・データのより広範囲の分析に適用可能であることが判明してきた。
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電子情報通信学会論文誌 AVol.J-92-ANo.11
ページ: 1-8
Pattern Recognition Letters, refereed Vol.30
ページ: 951-959
http://www.csm.ia.dendai.ac.jp
