人間情報システム特別講義

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
人間情報システム特別講義
Selected Topics in Human Information Systems
P131060001 2 1 前期授業 専門科目 TIHUI7729-M1 火5 B4-E413 本多 克宏

オフィスアワー

月曜日 Vコマ

授業目標

知的データ解析の発展的な技術として,クラスター分析と多変量データ解析との融合手法の理論的背景を理解し,知的システムへの実装を通して実践的課題の解決法を学ぶ.具体的には,以下の項目が達成目標となる.
1.クラスター分析の諸手法のアルゴリズムを理解し,プログラム実装によりデータの解析に応用できる.
2.回帰分析や主成分分析にクラスター分析を融合することで,局所的なデータ解析法の理論的基礎を理解し,プログラム実装によりデータの解析に応用できる.

教科書

プリント配布

参考書

授業中に適宜,紹介する.

授業時間外の学習(準備学習等について)

知的システムへの実装の演習として,授業中に講義したデータ解析法について,プログラミングを伴うデータ解析課題に取り組む.

授業の概要

データマイニングによる知識発見の基盤技術として,クラスター分析や多変量解析によるデータ解析が広く用いられている.本講義では,知的データ解析の発展的な技術として,クラスター分析と多変量データ解析との融合手法を取り上げる.データからの潜在的知識発見のために,多変量データからの局所領域の抽出と変量間の依存関係の推定を同時に行うアルゴリズムについて,理論的背景を詳述し,知的システムへの実装の演習を通して,実践的課題の解決法を教授する.

授業計画

第1~4週:クラスター分析と多変量データ解析との融合手法の理論的背景の詳述
第5~8週:知的システムへの実装指針の詳述
第9~12週:知的システムへの実装演習
第13~15週:実装システムの評価

成績評価

授業時間中に出題する演習課題,データ解析プログラミング課題,および解析結果の報告レポートの成績により,授業目標1および2の達成度を評価する.C(合格)となるためには演習課題を通してアルゴリズムの原理・特徴を解説でき,プログラミング課題を通した実践的な解析の結果を報告することが必要である.