廣瀬慧研究室 [Kei Hirose Laboratory]

研究紹介

廣瀬研究室では,数理統計学をベースとした新たな統計解析手法の研究開発を行っています.また,機械学習で使われる手法の考え方も取り入れています.

最近取り組んでいる応用例として,以下が挙げられます.

  • 植物の遺伝子データ解析を行うことにより,効率的なバイオエネルギーの探索を行う.
  • 電力需要・発電量予測を行い,エネルギーマネジメントに役立てる.
  • 欠損の多いアンケートデータを解析して,商品購買の有無を予測する.
  • 街の住みやすさなどのアンケートデータ解析をして都市計画に役立てる.

上記のデータ解析を行うために,正則化法(とくにスパース推定)や高次元因子分析モデルなどの手法が使われます.

これまでの修士論文のタイトル:

  • 小家 亜斗吏(2017年度) 群の数が多いデータに対する線形判別
  • 皆川 聡慶(2019年度) 一般化リッジ推定による回帰モデルの変数選択

最近の論文の解説:

因子分析モデルにおける正則化法として,Prenet正則化と呼ばれる新たな手法を考えました.この正則化は因子回転で用いられるQuartimin回転の一般化となっています.また,正則化パラメータが大きいとき,変数クラスタリングに対応し,k-meansの一般化であることがわかりました.因子分析は,通常,社会科学に使われますが,提案法はクラスタリング手法として手書き文字データやfMRIデータにも適用することが可能で,k-meansよりも良い結果が得られることを示しました.

九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟
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