計算機統計学
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会長挨拶
原著論文
  • 伊藤 真道
    2021 年 34 巻 1 号 p. 5-22
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/12/02
    ジャーナル フリー
     従来の共通因子と独自因子に確率分布を仮定する潜在変数モデルに取って代わるモデルとして, 行列分解モデルが開発された (例えば, Unkel & Trendafilov, 2010a; Adachi & Trendafilov, 2018). その枠組みの中で, Adachi & Trendafilov (2015) により, 事前に指定した個数の因子負荷量が0となるように負荷行列を推定するカーディナリティ制約因子分析が提案されたが, この方法では, 因子の直交性が仮定されており, 共通因子同士が相関するモデルの推定は不可能である. そこで本研究では, 共通因子得点行列の再表現により, Adachi & Trendafilov (2015) の直交モデルに基づくカーディナリティ制約因子分析モデルを拡張し, 直交解だけでなく, 因子間相関の存在を考慮した斜交解をも推定できるよう再定式化した.
  • 竹村 祐亮, 石岡 文生, 栗原 考次
    2021 年 34 巻 1 号 p. 23-43
    発行日: 2021年
    公開日: 2021/12/02
    ジャーナル フリー
     本論文では, 空間データのクラスター検出を可能にする新たな手法を提案する. これまで, 各種のクラスター検出手法が提案されているが, 検出されるクラスターの持つ形状に制限が設けられていたり, リスクの低い領域を含むような, 実際の感覚とは異なるクラスターを検出してしまうといった問題点がある. 提案手法では, データの持つ空間的階層構造に注目し, その上位階層の抽出を行うことで既存手法の問題の解決を試みる. また, 提案手法は既存手法と比べ計算コストを大幅に低減させるため, 大規模空間データへの適用を可能にする. 実際に, シミュレーションによって提案手法のクラスター検出精度を検証するとともに, 既存手法と比較することで提案手法の有効性を示す.
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