Establishment of Statistical Estimation Principle for Super HighDimensional Data and Its Application to Large Scale Data Mining

超高维数据统计估计原理的建立及其在大规模数据挖掘中的应用

基本信息

  • 批准号：
    22300054
  • 负责人：
    WASHIO Takashi
  • 金额：
    $ 11.07万
  • 依托单位：
    Osaka University
  • 依托单位国家：
    日本
  • 项目类别：
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份：
    2010
  • 资助国家：
    日本
  • 起止时间：
    2010 至 2012
  • 项目状态：
    已结题

项目摘要

Upon analysis of dimensionality curse, we characterized “hyper-sphere concentration effect”, “probability concentration effect” and “sparsity effect”of super high dimensional data, and proposed an accurate and robust estimation method against the former two effects.
在分析维数灾难的基础上，刻画了超高维数据的“超球集中效应”、“概率集中效应”和“稀疏效应“，并针对前两种效应提出了一种精确且鲁棒的估计方法。

项目成果

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会议论文数量（0）
专利数量（0）
Fast and accurate PSD matrix estimation by row reduction
通过行缩减快速准确地估计 PSD 矩阵
Analyzing relationships among ARMA processes based on non-Gaussianity of external influences
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2011.02.008
  • 发表时间：
    2011-06
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Yoshinobu Kawahara;Shohei Shimizu;T. Washio
  • 通讯作者：
    Yoshinobu Kawahara;Shohei Shimizu;T. Washio
Prismatic Algorithm for Discrete D.C.Programming Problem
离散直流规划问题的棱柱算法
  • DOI：
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Yoshinobu Kawahara;Takashi Washio
  • 通讯作者：
    Takashi Washio
Use of Prior Knowledge in a Non-Gaussian Method for Learning Linear Structural Equation Models
  • DOI：
    10.1007/978-3-642-15995-4_28
  • 发表时间：
    2010-09
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    Takanori Inazumi;Shohei Shimizu;T. Washio
  • 通讯作者：
    Takanori Inazumi;Shohei Shimizu;T. Washio
An experimental comparison of linear non-Gaussian causal discovery methods and their variants
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