知の物理学研究センター / Institute for Physics of Intelligence (ipi)

【Date】
5:00-6:30 pm JST, June 9
【Speaker】
Akifumi OKUNO /The Institute of Statistical Mathematics
【Title】*The presentation will be given in Japanese.
A Greedy and Optimistic Approach to Clustering with a Specified Uncertainty of Covariates
【Abstract】
各個体iの共変量Xiについて，観測値は得られているが不確実であり，その不確実性があらかじめ評価できている状況を考えます．具体例として，例えば天文学分野においてはある星の位置や測度が観測されているものの，その観測には特殊な不確実性が残っている場合などがあります．本研究ではこのような不確実性を考慮して個体をクラスタリングする方法としてGreedy and Optimistic Clustering (GOC) アルゴリズムを提案します．提案したGOCアルゴリズムにより，天文シミュレーションにより得られたデータではクラスタリングの精度が向上することを示し，実データに応用した結果についても部分的に紹介します．
本研究は国立天文台/統計数理研究所の服部公平博士とミシガン大学のIan Roederer博士との共同研究であり, 手法提案に関するプレプリントがarXiv (https://arxiv.org/abs/2204.08205) に，実応用に関する論文がAstrophysical Journal (https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/acb93b) に公開されています.
【Venue】
Room 913, 9F, Bldg. #1, Faculty of Science