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

(1) 高次元主成分分析
  1. ノイズ掃き出し法 (NRM.R)

    2. 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

  2. クロスデータ行列法 (CDM.R)

    3. 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

(2) 高次元無相関性の検定
  1. 拡張クロスデータ行列法 (ECDM.R)

    2. 「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