分野別セミナー

離散的にデータが観測される経時測定データや空間データに対して，関数データ解析では個々のデータを関数化し，得られた関数をデータとして扱って解析を行う．例えば，個体ごとの観測時点や観測時点数が異なるケースは，古典的な解析手法では扱いづらいことが多いが，関数データ解析では関数化処理により容易に解析することができる．経時測定データにおける個体のクラスタリングにおいても，個体ごとに事前に平滑化を施し関数化することで適切に解析可能である．一方で，経時測定データでは，個体ごとに少数の時点でしか測定値が得られない場合がしばしば生じるが，そのようなスパースな経時測定データにおいては，単純な関数化処理ではその背後にあるクラスタ構造を推定することは困難である．本発表では，まずは単純な関数化処理に基づくクラスタリング法や関連手法について紹介し，スパースな経時測定データに対するシンプルなクラスタリング法の提案について説明する．