平成26（2014）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	26−共研−2066		分野分類			統計数理研究所内分野分類			g
						主要研究分野分類			1
研究課題名	高次元データの数理的性質と統計的解析手法の研究
フリガナ 代表者氏名	フクミズ ケンジ 福水 健次				ローマ字		Fukumizu Kenji
所属機関	統計数理研究所
所属部局	数理・推論研究系
職　　名	教授
配分経費	研究費	40千円		旅　費		16千円		研究参加者数		4　人

研究目的と成果（経過）の概要

　本研究では，近年高次元データの現象として注目されている「ハブ現象」に関して研究をを行った．ハブ現象は，高次元データにおいて，他の多くのデータ点からの最近傍となる点が発生するという現象で，k近傍などに基づく高次元データによく用いられる処理手法の精度を著しく劣化させることが知られれている．
　本研究では，ハブ現象が高次元だけでなく，次元が比較的低くサンプル数が大きい状況でも生じることを見出した．また，そのような場合のハブ現象の解消法として localized centering を提案し，その有効性を示した．これらの結果をまとめた論文が人工知能分野のトップ国際会議である AAAI2015に採択されている（情報源 [1]参照）．さらに，ハブ現象の数理的性質のに関して検討を行った．

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）

論文発表
[1] K. Hara, I. Suzuki, M. Shimbo, and K. Kobayashi, K. Fukumizu, and M. Radomanovic. (2015) Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data. Proc. AAAI-2015.

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。

研究会は開催しなかった．

研究参加者一覧
氏名	所属機関
小林 景	統計数理研究所
鈴木 郁美	情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所
原 一夫	情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所