関数データに対する半教師付き及び教師なし分類問題とその応用
統計科学セミナー
開催期間
2024.11.29(金)
16:00 ~ 17:00
16:00 ~ 17:00
場所
W1-C-501
講演者
寺田 吉壱(大阪大学大学院基礎工学研究科)
概要
近年,計測技術の進歩に伴い,連続的・断続的に記録されるデータが多くなってきている.このようなデータに対しては,実数空間上の確率分布を考えるよりも,ある(有界な)領域や区間上のランダムな関数(もしくは,確率過程)を考える方が自然な場合が多い.ある領域や区間上で連続的・断続的に観測されたデータをランダムな関数や確率過程の実現値として捉えたデータ解析は関数データ解析と呼ばれ,統計科学分野において盛んに研究が進められている.本発表では,関数データに対する半教師付き分類問題や教師無し分類問題を扱う. それぞれの分類問題に対して, 関数データの潜在的な無限次元性を利用した分類方法を提案する. また, ある正則条件の下で, 提案手法が高い判別性能をもつことを理論的に示す. さらに, 様々な応用例を通じて, 実データ解析における提案手法の有用性を示す.