平成28（2016）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	28−共研−2014		分野分類			統計数理研究所内分野分類			b
						主要研究分野分類			1
研究課題名	データの発見的特徴把握のための情報縮約・変数選択・クラスタリングの研究
フリガナ 代表者氏名	モリ ユウイチ 森 裕一				ローマ字		Mori Yuichi
所属機関	岡山理科大学
所属部局	総合情報学部
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		149千円		研究参加者数		8　人

研究目的と成果（経過）の概要

データがもつ複雑さを考慮し，あらゆる尺度に対応できるように，情報縮約と対象のクラスタリングを融合した手法を，特に大規模データを意識して開発・整理していくことが目的である。そのために，質的データを中心に研究が進められている次元縮約手法と分類手法を融合させたアプローチや主成分分析における変数選択，Sparse分析などのアイデアを利用しながら，複雑さを情報縮約の意味で簡潔にとらえるクラスタリングを考えていくこと，あらゆる尺度を扱えるようにするための交互最小二乗法に基づく手法の利用や計算時間の短縮や対話的ツールの開発を具体的な目標とした。
これに対して，次元縮約とクラスタリングの同時推定について先進的な研究を行っている研究者としてメンバーに加えたMichel van de Velden氏とワークショップ形式で討論を行い（下記，研究会の項，参照），最新動向の把握と，応用的なアプローチ方法について，分担者で検討した。これに加え，尺度混在データを主成分の文脈で統一的に扱う方法をまとめ，変数選択に利用すること，計算の加速化を実装し，ビッグデータ分析の計算コストを下げること，複雑な分析結果を対話システムで可視化を試みることの各点について実現させた（下記，情報源，参照）。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Mori, Y., Kuorda, M., Iizuka, M. (2016). Variable selection in nonlinear principal component analysis, 2016 IASC-ARS Interim Conference (with KSS Fall Conference）: Daejeon, Korea. Proceedings of the KSS Authumn Conference 2016, 32.
Kuroda, M., Mori, Y., Iizuka, M. and Sakakihara, M. (2016). Acceleration of convergence of the alternating least squares algorithm for mixed measurement level multivariate data, The 10th International Chinese Statistical Association (ICSA) International Conference.
Katayama, H., Asahara, H., Mizutani, N., Kuroda, M. and Mori, Y. (2016). Interactive Statistical Analysis for Item Response Theory using Shiny. 2016 International Conference for JSCS 30th Anniversary in Seattle.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

【テ ー マ】質的データ分析への再接近３：基本理解と周辺理論
【日　　時】2016年6月10日(金) 13:00〜17:30
【場　　所】統計数理研究所 セミナー室２（3階 D304）
【参加人数】12名
【内　　容】Michel van de Veldenによる2つの講演「Going Dutch with Categorical Data (I)」「同(II)」と総合討論

研究参加者一覧
氏名	所属機関
飯塚 誠也	岡山大学
大田 靖	岡山理科大学
片山 浩子	岡山理科大学
久保田 貴文	多摩大学
黒田 正博	岡山理科大学
中野 純司	統計数理研究所
van de Velden Michel	Erasmus University Rotterdam