平成22（2010）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	22−共研−2022		分野分類			統計数理研究所内分野分類			d
						主要研究分野分類			1
研究課題名	シンボリックデータの解析に関する研究
フリガナ 代表者氏名	ヤドヒサ　ヒロシ 宿久　洋				ローマ字		HIROSHI YADOHISA
所属機関	同志社大学
所属部局	文化情報学部文化情報学科
職　　名	教授
配分経費	研究費	0千円		旅　費		0千円		研究参加者数		1　人

研究目的と成果（経過）の概要

Diday (1988)によって提案されたシンボリックデータ解析に関する研究がヨーロッパを中心に進んでいる．シンボリックデータとは，データの表現を一般化するための概念であり，従来のデータは，データ点が実数空間の一点で表現されるのに対して，データ点の値としてシンボリックオブジェクトといわれる区間値，多値，modal値などを仮定したデータである．シンボリックデータは，従来のデータを包含する概念であり，シンボリックデータ解析は，シンボリックデータに対する解析手法であり，従来のデータ解析手法をシンボリックデータに対するものへと拡張するものとなっている．
近年，インターネットや計算機の発展，普及によって，様々な分野で扱われるデータが大規模かつ複雑なものとなっており，従来のデータ解析手法では対応しきれない場合がある．そのため，大規模かつ複雑なデータに対する解析手法が必要とされている．
シンボリックデータの概念を用いれば，大規模なデータを要約してより小さなデータとして表現することが可能であり，より複雑な情報を記述することができることからシンボリックデータ解析は，大規模かつ複雑なデータに対して非常に有用である．
本研究においては，既存の多変量データ解析法を拡張し，シンボリックデータに対応させた手法をいくつか提案した．また，提案手法を実データに適用し，提案手法の有効性の確認を行った．研究を進めていく中で，既存手法の単純な拡張では対応できない課題も多いことが判明し，さらなる検討の必要性が確認された．次年度以降も本研究を継続し，シンボリックデータ解析法の体系化を目指したいと考えている．

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）

[1] Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Non-Hierarchical Clustering for Distribution-Valued Data. to appear in COMPSTAT 2010: Proceedings in Computational Statistics, Psysica-Verlag, Heidelberg, p1653-p1660.
[2] Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Modal Interval-Valued Dissimilarity Between Histogram-Valued Data. 3rd German-Japanese Workshop ``ADVANCES IN DATA
ANALYSIS AND RELATED NEW TECHNIQUES AND APPLICATIONS", Karlsruhe, German.
[3] Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010). Kernel Methods for Analyzing Symbolic Data.
GfKl 2010, Karlsruhe, German.
[4] Tanioka, K. and Yadohisa, H. (2010), Effect of Data Standardization on the Result of k-Means Clustering, GfKl 2010, Karlsruhe, German.
[5] Saito, Y. and Yadohisa, H. (2010). Visualization of Asymmetric Clustering Result with
Digraph and Dendrogram, GfKl 2010, Karlsruhe, German.
[6] Terada, Y. and Yadohisa, H. (2010),Principle Component Analysis for Histogram-valued Data, The 10th China-Japan Symposium on Statistics Collected Papers, 254-257.
[7] 寺田吉壱, 宿久洋. (2010). 分布値データに対するクラスタリング法の提案. 日本計算機統計学会第24回大会報告集, p1-p4.
[8] 齊藤裕一, 宿久洋. (2010). 非対称階層的重複クラスタリング法の提案. 日本行動計量学会 第38回大会発表論文抄録集, p88-p89.
[9] 齊藤裕一, 寺田吉壱, 宿久洋. (2010). 対象の密集度を考慮した重複クラスタリング法の提案.
日本分類学会 28回研究報告会 予稿集, p15-18.
[10] 寺田吉壱, 宿久洋. (2010), 区間値非類似性データに対する超球モデルMDSについて.
日本分類学会 第27回研究報告会予稿集, p35-p38.
[11] 寺田吉壱, 宿久洋. (2010), ヒストグラム値データに対する主成分分析法について. 2010年度統計関連学会連合大会講演報告集, , p282.
[12] 阿部寛康, 池田健人, 波多野賢治, 宿久洋. (2010), 内容ベースフィルタリングを用いた動画検索サイトの利用履歴分析. 日本分類学会 第27回研究報告会予稿集, p31-p34.

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研究参加者一覧
氏名	所属機関