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2016 年度 研究成果報告書

大規模データの発見的特徴把握のための情報縮約・クラスタリング融合手法の研究

研究課題

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研究課題/領域番号 26330052
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 統計科学
研究機関岡山理科大学

研究代表者

森 裕一  岡山理科大学, 総合情報学部, 教授 (80230085)

連携研究者 足立 浩平  大阪大学, 人間科学研究科, 教授 (60299055)
中野 純司  統計数理研究所, 統計計算開発センター, 教授 (60136281)
研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2017-03-31
キーワード多変量解析 / 次元縮約 / 非計量主成分分析 / 非計量因子分析 / クラスター分析 / 加速化アルゴリズム / 対話的可視化ツール
研究成果の概要

大規模データを念頭におき,データの特徴を把握するための情報縮約とクラスタリングおよびその計算手法について検討することを目的に,先行研究等の情報収集と分析・整理,次元縮約手法(変数選択手法を含む)の検討,あらゆる尺度を考慮した情報縮約とクラスタリングの開発,対話性の導入,計算効率の検討を順に行った。その結果,主成分分析の文脈で,複雑さや尺度混在に対応できる手法の開発・整理ができ,対話的なインタフェースの構築や加速化アルゴリズムの適用により,データサイズや処理回数が膨大となる場面でも情報縮約とクラスタリングにおいて発見的・試行錯誤的な考察が可能な環境を提供できるようになった。

自由記述の分野

計算機統計学

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公開日: 2018-03-22  

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