研究課題/領域番号 |
23500343
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
統計科学
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研究機関 | 筑波大学 |
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 |
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
清水 信夫 統計数理研究所, サービス科学研究センター, 助教 (00332130)
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連携研究者 |
田中 一男 電気通信大学, 情報工学研究科, 教授 (00227125)
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研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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キーワード | 分類 / パターン認識 / シンボリックデータ / 高次元小標本データ |
研究概要 |
得られたデータの次元が標本数に比べて遥かに大きいデータ(高次元小標本データ)に、既存の統計手法を適用すると、有効な結果が得られないという問題がある。この問題を解決するための解析手法は、シンボリックデータに対しては、未だ開発されていない。そこで、高次元小標本シンボリックデータに対する解析手法を開発し、データの多様性を考慮した新たな知識発見手法の提案と、実用化に向けた性能評価を行った。
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