研究課題
研究活動スタート支援
本研究では，関数データに対する教師なし又は半教師付き分類問題に対して，関数データの高次元性に着目した新しい方法の開発と理論的性質の解明を行った．また，高次元小標本データに適したクラスタリング法として提案したdistance vector clusteringに関して理論的性質の解明を行った．これらに加えて，シンプルで強い仮定を必要としないfMRIデータに対する脳活動領域の特定法を提案した．
教師なし学習の統計理論，fMRIデータ解析
