Makoto Aoshima 研究室

主宰者：Makoto Aoshima
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、標本数よりも次元数が圧倒的に多い「次元が大きく標本が少ない」データの統計的解析に取り組んでいます。医学や天文学など様々な分野では、多くの測定項目から得られた少数のサンプルを扱う場面が多く、従来の統計手法ではこうしたデータを適切に分析できません。研究室では、このような状況下でデータの本質的な構造を捉えるための理論的性質を明らかにすることを目指しています。 具体的には、主成分分析やカーネル法を応用したクラスタリング・分類手法の開発と理論解析を進めています。特に、高次元データに含まれるノイズと信号の違いを数学的に特徴付け、それに基づいて雑音の影響を軽減する手法を提案しています。また、外れ値検出や距離加重判別法など、複数の古典的な統計手法について、高次元小標本設定における漸近的な性質を厳密に研究し、より適切な手法へと改良しています。 これらの研究成果は、遺伝子解析データや天文観測データなど実際の応用課題にも活用されており、高次元データ分析が必要とされる多様な領域に対して、数学的に根拠のある分析手法を提供することを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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