| 研究課題/領域番号 |
20K11701
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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) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
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| 研究分担者 |
清水 信夫 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (00332130)
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | Convex Clustering / Multidimensional Scaling / Fuzzy Clustering / Scales of Clusters / Fuzzy Clustering Models / HDLSS Data / Data Fusion |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、データが時点や状態に応じて変化するときに、それらのデータを同時に低次元に布置し、その類似構造を把握すると共に、状態変化を視覚的に検知できる新技術を創製することが主目的である。この方法が完成すれば、時点や状態の変化によって変容する大規模かつ複雑なデータの解析結果を短時間で明確に得ることが可能となる。本年度は、状態間の相違性を凸クラスタリングと尺度の縮約化の考えを用いることで測る新たな指標の開発に当たった。また、確率的計量を用いて低次元空間に縮約する解析法の開発に当たった。これらの方法は、この技術を基軸として、高次計量を用いた技術に拡張し、超曲面に対する低次元座標布置を得る手法に発展させ、より複雑なデータにも適用が可能とするように、手法の汎化性能をあげるための基礎的理論を研究したものである。この研究成果は、４編の査読付き国際学術雑誌論文に採録となった。さらに、12th Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems - Intelligent Decision Technologies国際会議における基調講演、NUS-Tsukuba Joint-Online-Workshop on Sustainable Management and Data Sciencesでの招待講演を通じて、これらの手法に対する研究成果を発表すると共に、Complex Adaptive Systems 2021国際会議、13th Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems - Intelligent Decision Technologies国際会議での発表が採択されている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は、データが時点や状態に応じて変化するときに、それらのデータを同時に低次元に布置し、その類似構造を把握すると共に、状態変化を視覚的に検知できる新技術の創製を目的に、まず基礎研究として、状態間の相違性を示す指標を開発し、確率的計量を用いて低次元空間に縮約する解析法の開発に当たることが目的であったが、その目的を達成しているため、おおむね順調に進展しているといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
開発した技術を基軸として、高次計量を用いた技術に拡張し、超曲面に対する低次元座標布置を得る手法に発展させ、より複雑なデータにも適用が可能とするように、手法の汎化性能をあげるための研究を進める必要がある。さらに、開発したモデルを種々のビックデータに適用し、論文にまとめ公表する必要がある。
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