出版社内容情報
初学者にも親しみやすい内容で、高次元統計解析の基本的な考え方が学べる入門書。問題点やそれを解決するための手法を平易に解説。
目次
第１章 高次元データ
第２章 高次元データの幾何学的表現
第３章 高次元データに対する主成分分析の問題点
第４章 高次元主成分分析
第５章 高次元平均ベクトルの推測
第６章 高次元判別分析
著者等紹介
青嶋誠［アオシママコト］
１９９２年東京理科大学大学院理学研究科博士課程数学専攻修了。現在、筑波大学数理物質系教授、博士（理学）。専門は統計科学、数理統計学、高次元統計解析。主要業績、日本統計学会賞、日本統計学会研究業績賞、Ａｂｒａｈａｍ Ｗａｌｄ Ｐｒｉｚｅなど。Ｊａｐａｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅ（ＪＪＳＤ）編集長、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ（ＪＡＳＡ）編集委員、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＪＭＶＡ）編集委員など
矢田和善［ヤタカズヨシ］
２０１０年筑波大学大学院数理物質科学研究科博士後期課程数学専攻修了。現在、筑波大学数理物質系准教授、博士（理学）。専門は数理統計学、高次元統計解析。主要業績、日本統計学会研究業績賞、Ａｂｒａｈａｍ Ｗａｌｄ Ｐｒｉｚｅ（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
PenguinTrainer
5
標本数に対して標本の次元が明らかに大きい高次元データを分析する手法がいくつか書かれた本。 主に筆者らが提案された手法の背景にある球面集中現象などから実際のクラスタリングで幅広くコンパクトにまとまった本であった。2021/09/27
takao
1
ふむ2024/12/12
S
0
使ってみないと分からないけど、ちょっと感動すらした。2020/12/06
笠井康平
0
日本料理の精神にも通じる工夫2019/08/28
