高次元データの解析へのアルゴリズム的アプローチ(データと信頼性)
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概要
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多数の構成要素と複雑な相互作用がある大規模な産業システムを考察する場合,アルゴリズム的手法の利点と弱点をよく知る必要がある.これは,信頼性工学のみならずバイオ技術や物流計画などの多くの分野でも言えることである.本稿では,まず,よく用いられる離散的最適化手法に基づいたデータマイニング・アルゴリズムを検討する.次いで,モデル選択の考え方について議論する.未知の新しいデータの解析には,あらゆるタイプの可視化または類型化アルゴリズムが有効かもしれない.しかし,考察対象のシステムについて,客観的な結論を導出するには,ここで紹介した方法以外の更なる議論が必要である.
- 2010-03-01
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