研究概要

ここでは，数理統計科学研究室で扱っている研究について紹介します．この他にも卒業研究では実データ解析やデータサイエンス等も扱っています．

クラスタリング法に関する研究

データに基づき対象（変量，あるいは対象と変量の対）を分類するための方法であるクラスタリング法に関する研究に取り組んでいます． 大規模複雑データから対象を分類し，クラスタリング結果からそのデータが持つ特徴を容易に解釈できるような方法の開発について主に扱っています．

次元縮約に関する研究

大規模複雑データから，その特徴を解釈できるような少数の特徴量を予測するための多変量解析手法の開発に取り組んでいます． 特に最近ではmulti block dataと呼ばれる同一対象群に対して複数のデータセットから共通の特徴量を抽出するための多変量解析手法であるSimultaneous Component Analysis (SCA)について研究を進めています．また，特徴量の把握を目的とするのではなく，多変量回帰分析の予測精度向上を目的とした次元縮約に基づく縮小ランク回帰分析についても興味を持っています．

治療効果の推定に関する研究

個別化医療の観点から各被験者に対して複数の治療方法の候補から，どの治療方法が有効であるのかを予測するための解析手法に関する研究に取り組んでいます．様々な大規模データからそのような目的を達成するための解析手法の開発に興味を持っています．