同志社大学 · 文化情報学部 · 教授

研究キーワード多変量データ解析

研究分野統計科学・情報学・数学・数学一般(含確率論・統計数学)・家政学・情報学基礎・数物系科学・理学

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• Regularized sparse optimal discriminant clustering2026
• Frontiers in Systems Neuroscience, 19, 2025年06月18日, 研究論文（学術雑誌）2025 · 論文
• Japanese Journal of Statistics and Data Science, 8(1) 771 - 792, 2025年05月12日, 研究論文（学術雑誌）2025 · 論文
• Neurocomputing, 624 129358 - 129358, 2025年04月, 研究論文（学術雑誌）2025 · 論文

• Intensive Longitudinal Data Analysis2025
• 本年度は，グライコームデータとゲノムデータに関して共通と考えられる問題を解決するため，ゲノムデータに着目した分析方法の研究を行った．具体的には，得られているデータに対して変換を行ったのち既存の方法を適用する分析方法に関する検討を行った．特に遺伝子に関する情報はカウントデータであるため，データを変換したのちに既存の方法を適用することを検討した．これに加えて，データを構成する他のオミクス情報を利用した方法，ラベルの情報を利用した方法の開発に取り組んでいる．本研究で取り扱っている方法に対して，細胞の分類に関する分析，また，細胞分化の時間発展に関する分析に対して，実際の遺伝子発現データを用いた実験を行った．この結果，合理的と考えられる実験の結果を得ることができた．, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 2023年04月 -2026年03月, 基盤研究(C), 同志社大学2023 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 本年度は，主に次の2つの研究を行った．1つ目は，クリギング法を拡張し，データが得られている各地点を，クラスタリングした下でモデリングする方法に関する研究である．特に，各地点に関する情報が，緯度経度などの位置を表す情報のみである場合について研究を行った．現在は，データ取得地点において共変量を得ることができるとき，共変量を考慮できる方法に関しても研究を進めている．2つ目は，異常を検知する方法についてオンラインで異常検知する方法である．この方法については，中央値を用いる方法を提案している．そして，これを拡張した分位点を用いる方法に関しても研究を進めている．, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 2020年04月 -2023年03月, 基盤研究(C), 同志社大学2020 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 日本学術振興会, 基盤研究(C), 2017年04月 -2020年03月, 研究代表者, 競争的資金2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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