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ビックデータ解析に対応する新たな手法として多次元クラスター尺度構成法を開発し、開発した手法の実用化に向けた性能評価を行った。ビックデータの解析の主流をなす方法論は、説明力の乏しいデータを取り除き、データを縮小して、従来型の解析法を適用するという方法論であるが、この方法論では、何をもって説明力がないとするかということの基準によって解析の結果が異なるため、結果の妥当性が明確でないという問題がある。そこで、本研究では、ビックデータそのものの情報はすべて用いるが、データを分類構造という別の尺度で測定される空間で解析する多次元クラスター尺度構成法を提案した。
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