| 体系的番号 |
JPMJAX25C9 |
研究代表者 |
河井 雪野 早稲田大学, 理工学術院基幹理工学研究科, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2025 – 2027
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| 概要 | クラスタリングの性能評価は視覚的評価が主流ですが，大規模データ解析ではクラスタリングの品質を定量的に自動評価する技術が必要です．本研究では数理生物学のスプリットやダイバーシティという組合せ論の概念に着想を得て，グラフ構造を反映したクラスタ分離度や凝集度の指標と高速な計算手法を開発します．開発した指標を変数選択や異種データ統合に応用し，クラスタリングのAutoML展開で次世代AIに貢献を目指します．
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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