研究課題
若手研究(B)
生物学系研究分野の信号情報解析などでは、計測サンプルのラベルは、計測対象が物理的・生物学的な不確定性を持っていること、およびラベルが文献情報などを用いて主観的に付与されていることから、確実にモデルで表現できる少数のサンプルに付与されたラベル以外も信頼できるとは限らない。このような場合、ラベルの確からしさ(確信度)を推定するための解析手法を確立する必要がある。そこで本研究では、数量化IV類とロジスティック回帰に着目したデータ解析(確信度推定)手法であるLogistic label propagation(LLP)を提案した。さらに、LLPに適用し、実データ解析における計算コストを削減するために、非線形共役勾配法を用いた最適化手法に関する予備研究を行った。これら提案手法の性能評価を行ったところ、既存手法と比較して、優れた確信度推定結果を示し、計算コストの削減に成功した。
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