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2018 年度 研究成果報告書

内在的構造を持つ大規模高次元データ解析の理論と方法

研究課題

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研究課題/領域番号 26280009
研究種目

基盤研究(B)

配分区分一部基金
応募区分一般
研究分野 統計科学
研究機関統計数理研究所

研究代表者

福水 健次  統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授 (60311362)

研究分担者 鈴木 大慈  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (60551372)
小林 景  慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (90465922)
研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2019-03-31
キーワード統計数学 / データ解析 / 高次元 / アルゴリズム
研究成果の概要

高次元特有の問題としてハブ現象を研究し,その理論的な理解とハブ解消法の提案を行った.また,ツリーデータの解析や曲がった距離を用いたデータ解析など,ユークリッドベクトルとは異なるデータを扱う方法に関して研究を行った.さらに,高次元の密度関数を行う方法として,カーネル法に基づく指数分布族を提案し,その推定法を提案した.

自由記述の分野

機械学習

研究成果の学術的意義や社会的意義

ビッグデータ時代になり高次元で複雑なデータを扱う必要性が高まったが,そのようなデータの性質や解析法の関して,理論的な知見や有効な方法が成果として得られた.今後,さまざまな分野に現れる高次元データを扱う際にこれらの成果が貢献できると考える.

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公開日: 2020-03-30  

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