高次元データ解析ツール
研究室で開発・提案してきた高次元データに対する解析手法について、Rコードを公開しています。 下記の「使用上の注意」をお読みになり、同意された上で、ご使用ください。 解析手法の詳細については、関連論文をご覧ください。
ご質問等は、下記までご連絡ください。
筑波大学数理物質系数学域 青嶋研究室
E-mail : aoshima[at]math[dot]tsukuba[dot]ac[dot]jp
使用上の注意
著作権
- (1)
- 本Rコードの著作権は、青嶋研究室に帰属しています。
- (2)
- 本Rコードを使用した研究成果等を公表する場合は、関連論文を引用してください。
免責・禁止事項
- (1)
- 本Rコードの使用、および、その結果によって生じた直接・間接を含むいかなる損害に対しても、青嶋研究室は一切の責任を負いません。
- (2)
- 本Rコードを、著作権者の許可なく改変・移植・再配布することを禁じます。
本プログラムを使用するにあたって
- (1)
- 本Rコードを使用する際は、事前に、統計ソフトウェア「R」をインストールしてください。「R」のインストールは こちら をご覧ください。
- (2)
- 下記の「公開Rコード」において、各手法名をクリックしてください。
公開Rコード
- ノイズ掃き出し法 (NRM.R)
- クロスデータ行列法 (CDM.R)
高次元データに対する固有値・固有ベクトル・主成分スコアを「ノイズ掃き出し法 (NR)」により推定します。
マニュアルは こちら をご覧ください。
関連論文:"Effective PCA for High-Dimension, Low-Sample-Size Data with Noise Reduction via Geometric Representations"
Journal of Multivariate Analysis, 105 (2012), 193-215
DOI: 10.1016/j.jmva.2011.09.002
高次元データに対する固有値・固有ベクトル・主成分スコアを「クロスデータ行列法 (CDM)」によって推定します。
マニュアルは こちら をご覧ください。
関連論文:"Effective PCA for High-Dimension, Low-Sample-Size Data with Singular Value Decomposition of Cross Data Matrix"
Journal of Multivariate Analysis, 101 (2010), 2060-2077
DOI: 10.1016/j.jmva.2010.04.006
- 拡張クロスデータ行列法 (ECDM.R)
「拡張クロスデータ行列法 (ECDM)」によって、高次元共分散行列Σに対してtr(Σ2)を推定し、さらに、高次元無相関性の検定を実行します。
マニュアルは こちら をご覧ください。
関連論文:"High-Dimensional Inference on Covariance Structures via the Extended Cross-Data-Matrix Methodology"
Journal of Multivariate Analysis, 151 (2016), 151-166
DOI: 10.1016/j.jmva.2016.07.011
- Distance-Based Discriminant Analysis
- Geometrical Quadratic Discriminant Analysis
高次元データに対する他群線形判別分析を実行します。外部サイトGitHubでRコードとPythonコードを公開しています。
関連論文:"A Distance-Based, Misclassification Rate Adjusted Classifier for Multiclass, High-Dimensional Data"
Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 66 (2014), 983-1010
DOI: 10.1007/s10463-013-0435-8
高次元データに対する他群2次判別分析を実行します。外部サイトGitHubでRコードとPythonコードを公開しています。
関連論文:"Geometric Classifier for Multiclass, High-Dimensional Data"
Sequential Analysis, Special Issue: Celebrating Seventy Years of Charles Stein's 1945 Seminal Paper on Two-Stage Sampling, 34 (2015), 279-294
DOI: 10.1080/07474946.2015.1063256