| 研究課題/領域番号 |
25330268
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
市野 学 東京電機大学, 理工学部, 名誉教授 (40057245)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | シンボリック・データ・アナリシス / データマイニング / 分位数 / データ累積法 / 階層的概念クラスタリング / コンパクトネス / データ累積グラフ / 主成分分析 |
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| 研究実績の概要 |
平成２７年度においては、（１）階層的概念クラスタリングの応用として、Conceptual classifierと、新たな回帰モデルの提案、 （２）データ累積グラフの可能性の追求、および（３）分位数法と双対な累積概念関数法の可能性の検討を目標とした。（１）については、シンボリック・データに適用可能な、Lookup table regression modelを見いだした。本方法は単調性を保存するように、各属性をブロックにセグメントすることを基本としており、特別な関数構造を仮定しない。基本的アイディアは、Paris-Dauphin University におけるData Science Workshopにおいて発表した。また、分位数法に基づくPCA,階層的概念クラスタリングおよび、可視化の方法を、Orlean Universityで開催されたSymbolid Data Analysis Workshop (SDA2015)において、チュートリアルとして発表した。（３）に関しては、既に得られている次元縮小や可視化の方法のさらなる可能性を追求したい。
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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
本申請は、分位数法に基づくシンボリック・データ・アナリシスの提案が中心課題である。既に主成分分析の方法に加えて、階層的概念クラスタリングやデータ累積法による可視化の方法等を見い出して来た。また、新たな累積概念関数法にも到達しており、螺旋的な進捗ではあるが、ほぼ目標通りに進行していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
（１）分位数法と累積概念関数法の利点の比較、（２）研究代表者のカルテシアン・システム・モデル(CSM)の一般化と、類似性（非類似性）尺度に関するまとめ、および（３）シンボリック・データに対する一般的な判別と回帰モデルの考察を進めたい。また、分位数法に基づくシンボリック・データ・アナリシスのまとめを行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
共同研究者(Paula Brito)の来訪が、日程等の都合で取りやめとなった。
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際会議（SIS2016, Salerno, Italy)への出席、論文掲載料、各種セミナー開催に使用予定。
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