平成30（2018）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	30−共研−2013		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	大規模データの特徴抽出と情報表現の研究
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	経営学部
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		205千円		研究参加者数		9　人

研究目的と成果（経過）の概要

尺度混在データや個体および変数がグループ化された複雑な構造をもつ大規模データの処理の必要性が高まる中，混在尺度や複雑性を考慮し，情報縮約と分類の同時推定により，隠れた構造や特徴を取り出せる手法を提案することを目的とするとともに，その計算において，対話的な考察が可能なインタフェースと高速な計算環境を提供することを目的とした。これらに対して，冗長性・複雑性に対応した処理や大規模さに隠された特徴を試行錯誤的に把握すること，計算そのものの効率化を図った。特に，質的データへのアプローチを多角的に研究すること（その分野の先駆的研究者とのディスカッションを行う），情報損失を最小限に抑えた大規模さの軽減と分類手法の提案，計算の効率化について，検討を行った。
その結果，コレスポンデンス分析の専門家によるワークショップを開催し，討議を行い，複雑性については，Reduced k means手法で，質的データを扱えるアルゴリズムを提案し，加速化については，ファジーc means手法のスピードアップ手法を提案できた。

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）

Yoshioka, M., Kuroda, M., Mori, Y. (2018). Computational efficiency for fuzzy clustering. The 11th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2018).
Kuroda, M., Mori, Y., (2018). Speed-up of bootstrap computation to incomplete data. The IASC-ARS 25th Anniversary Conference & CASC 2nd Annual Conference.
Yoshioka, M., Kuroda, M., Mori, Y. (2018). Acceleration of computation for fuzzy c-means clustering. The 23rd International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT2018).
吉岡嵩紹，黒田正博，森　裕一（2018）．veアルゴリズムによるファジィc平均法の計算の加速化．日本計算機統計学会第32回大会（山口大学），論文集，26-29.

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。

統計数理研究所共同利用研究 (一般研究2) 研究集会「質的データ分析への再接近5：基本理解と周辺理論」
2019年3月4日(月)
統計数理研究所 セミナー室２
15名

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
西山 ちとせ	岡山理科大学
吉岡 嵩紹	岡山理科大学