疎性モデリング (Sparse Modeling)
2013/04 ~
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藤代 一成 (Issei Fujishiro) | 教授 | 統括 |
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吳 湘筠 (Hsiang-Yun Wu) | 特任助教 | 副統括 |
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能野 琴 (Koto Nohno) | 博士２年 | (役職１) |
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許 龍吟 (Longyin Xu) | 修士２年 | (役職２) |
様々な分野で，大量の高次元観測データを日々生み続けている現在において，そのようなデータから有益な情報を見つけることは重要である．スパースモデリングは，高次元データに普遍的に内在するスパース(疎)性を利用することで，計算量が次元数に対して指数爆発(計算量爆発)する状況でも，実際的時間でデータから最大限の情報を効率よく抽出できる技術の総称である．
本研究は，スパースモデリングにより抽出されたデータの十数から数十次元の説明変数を，可視化を用いてさらに2,3,4 次元まで圧縮し，所与の問題を記述する物理スペースにおけるデータの振舞いを視覚的に理解させる情報スペースに変換する基盤技術を構築する．ここでは，そのデータ解析処理に対し明示的に解析者の視覚的フィードバックを取り込み，スパースモデリングに基づく高次元データの解析処理において，人の対話処理が可能となるHuman-in-the-Loop を実現し，データ駆動科学に対し大幅な促進を図る．
バイクラスタリングによる部分空間探索
| Kazuho Watanabe, Hsiang-Yun Wu, Yusuke Niibe, Shigeo Takahashi, Issei Fujishiro | |
| Biclustering multivariate data for correlated subspace mining | |
| Proceedings of IEEE Pacific Visualization Symposium 2015, pp. 287-294, Hangzhou (China), April 2015 | |
| DL, 学会ページ |
出展:
文部科学省科学研究費補助金「新学術領域研究」平成25年度〜29年度 スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成『公開シンポジウム』2014年12月15日-17日
グラフスペクトル解析による軸縮約
| Koto Nohno, Hsiang-Yun Wu, Kazuho Watanabe, Shigeo Takahashi, Issei Fujishiro | |
| Spectral-based contractible parallel coordinates | |
| Proceedings of iV2014, Paris (France), pp. 7-12, July 2014 [DOI: 10.1109/IV.2014.60] | |
| DL, 学会ページ |
高次元データの可視化に用いられ，次元間の相関を効果的に把握できるグラフのひとつとして，平行座標系というものがあります．平行座標系は，各変量の値を縦に平行に並んだ軸上に取る表現方法であり，各データサンプルは，縦軸を横方向に経由する折れ線に対応します．しかしながら，この表示方法では，データのサンプル数および次元数の増加に伴い，データに対応する折れ線次元軸が重なり，視覚的にデータの把握が困難になる視覚的乱雑さが発生します．そこで本研究では，相関を手がかりとして平行座標系の複数の座標軸を縮約してひとつにまとめ，高次元データをより少ない座標軸を用いて表示することで，この問題を解決でき，データに内在する大局的な振る舞いの視覚的な理解を実現します．
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出展: 文部科学省科学研究費補助金「新学術領域研究」平成25年度〜29年度 スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 第二回領域会議＠東京大学 2014年6月19-21日 |
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TimeTubes: A Visualization Tool for Time-dependent, Multivariate Datasets
| Longyin Xu, Masanori Nakayama, Hsiang-Yun Wu, Kazuho Watanabe, Shigeo Takahashi, Makoto Uemura, Issei Fujishiro | |
| TimeTubes: Design of a Visualization Tool for Time-Dependent, Multivariate Blazar Datasets | |
| NICOGRAPH International 2016, Hangzhou (China), July 2016 (to appear) | |
| Conference Page |
Visually analysis of time-dependent multivariate datasets has attracted much attention from scientists and engineers since it provides strong support for them to understand the dynamics of their target datasets. In this study, we proposed a new visual representation scheme, named TimeTubes, for time-dependent multivariate datasets especially on blazar provided by Professor Makoto Uemura from Hiroshima University. Blazars are active galactic nuclei whose relativistic jets ejected from the central black hole are pointing toward the Earth. Astronomers have attempted to classify blazars but it is hard to visualize the observed datasets with conventional visualization methods. TimeTubes allows astronomers to analyze dynamic changes in and feature causality among the representative six time-varying blazar variables in a 3D tube-shaped structure: we use an ellipse to encode four polarization-related dimensions with a time stamp and align a series of such ellipses along the time line to form a tube in the 3D space. The resulting tube is then colorized by the observed color and intensity of the blazar. We also designed a designated interface with interactive functions to control the view of the tube interactively.
Latest version of TimeTubes with a sample data file can be downloaded from here.
TimeTubes_v160526.zip
共同研究者
プロジェクト
スポンサ
- 文部科学省科学研究費補助金 新学術領域研究 計画研究「スパースモデリングを促進する可視化基盤の強化」
- 文部科学省科学研究費補助金 新学術領域研究 総括班「スパースモデリングと高次元データ駆動科学創成への支援と広報」
