高次元大規模データのモデル化を助けるデータヴィジュアリゼーションの理論と実際
【研究分野】統計科学
【研究キーワード】
データヴィジュアリゼーション / Textile Plot / 大規模複雑データ / モデリング / 高次元データ / 大規模データ / 視覚化 / モデル化 / 海洋生物 / ヘッジファンド / DNAシークエンス / 適合度 / データの可視化 / 超高次元 / ゲノム解析 / 条件付きQQプロット / アバンダンス / データの変容 / JAVA / 複雑データ / 非線形変換の発見 / Parallel Coordinate Plot
【研究成果の概要】
大規模で高次元なデータからのモデル化を助けるための効果的なデータヴィジュアリゼーション環境の確立を目指して, Textile Plotを中心に研究を進めた.具体的には,ゲノム解析,金融データ解析,海洋調査データの解析といった実際問題へ適用することによってその有効性を確かめるとともに問題点と改良点を明らかにする形で進めた.結果として超高次元でも適用可能なアルゴリズムの開発に成功し,数々の理論的な成果も得ることができた.
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 横内 大介 | 一橋大学 | 国際企業戦略研究科 | 講師 | (Kakenデータベース) |
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【研究連携者】 |
| 横内 大介 | 一橋大学 | 国際企業戦略研究科 | 講師 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2007 - 2010
【配分額】10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)