Mika Sato‐Ilic 研究室

主宰者：Mika Sato‐Ilic
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑で大規模なデータから有用な情報を抽出・可視化するための数学的手法の開発に取り組んでいます。特に、数値型と分類型のデータが混在する場合や、変数の数がサンプル数よりも極めて多い高次元小標本データなど、従来の統計手法では扱いが難しいデータに対応するための新しいアプローチを提案しています。 主な研究の柱は、ファジィクラスタリング（曖昧性を許容した分類手法）と主成分分析・多次元尺度構成法などの次元削減技術を組み合わせることです。これらの手法を統合することで、データ内の構造をより正確に捉え、複数の手法から得られた結果を数学的に保証しながら低次元空間に可視化できるようにしています。加えて、機械学習の一種であるサポートベクターマシンにファジィクラスタリングを組み込み、大規模な政府統計調査データの自動分類の効率化にも応用しています。 これらの手法は、個人差の抽出や学生の学習活動分析など、教育や社会調査といった実際の応用場面でも検証されています。本研究室は、理論と実践を結び付けながら、データサイエンスの基盤となる統計・数学的手法を継続的に発展させています。

※ 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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