メンバー・業績

メンバー

准教授

山本倫生
個人Webサイト

D3

瀬戸ひろえ
個人Webサイト

M2

一方井優佑, 喬国瑋, 橋本捷矢, 坪田有司, 三浦ゆき乃

M1

大杉勇心

B4

岡響希, 岡本颯平

B3

大堀拓輝, 貴志梨名, 鳥居純香

学生 (教員以外) の学内論文

学生(教員以外)の学内論文は，こちら(行動学系HP)に掲載されています

学生 (教員以外) の研究業績 (学内論文以外) (2013年4月以降)

項目	タイトル等
国際会議	Shimada, N., Yamamoto, M. (2023). “Factor analysis with variable selection via group L0 penalty,” Data Science, Statistics & Visualisation (DSSV) 2023, University of Antwerp, Antwerp, Belgium.
国際会議	Tsubota, Y., Yamamoto, M. (2023). “An alternative model-based approach to causal mediation analysis with ordinal outcomes,” Data Science, Statistics & Visualisation (DSSV) 2023, University of Antwerp, Antwerp, Belgium.
国内会議	瀬戸ひろえ・木虎秀二・山本倫生．確率予測モデルの変数に基づくキャリブレーション評価の検討．日本分類学会第42回大会，京都女子大学．
受賞	嶋田直也 (2023)．日本分類学会大会第42回大会優秀学生発表賞 (下の発表が対象)．
国内会議	嶋田直也・山本倫生 (2023)．グループL0ノルムを用いた変数選択を伴う行列分解因子分析．日本分類学会第42回大会，京都女子大学．
受賞	瀬戸ひろえ (2022). 日本計算機統計学会第36回シンポジウム学生研究発表賞 (下の発表が対象).
国内会議	瀬戸ひろえ (2022). 条件付期待値を用いた機械学習モデルの信頼性の評価. 日本計算機統計学会第36回シンポジウム.
国内会議	瀬戸ひろえ・木虎秀二・山本倫生 (2022). 確率予測モデルの信頼性評価手法の提案. 2022年度日本分類学会シンポジウム.
国内会議	瀬戸ひろえ・木虎秀二・大山飛鳥・山本陵平・土岐博 (2022). 勾配ブースティング決定木とロジスティック回帰を用いた確率予測モデルの特性. 日本行動計量学会第50回大会.
国内会議	嶋田直也 (2022). 群中心行列の零列数を直接制約した変数選択クラスタリング. 日本分類学会第41回大会.
受賞	瀬戸ひろえ (2022). 日本分類学会第41回大会優秀学生発表賞 (下の発表が対象).
国内会議	瀬戸ひろえ・大山飛鳥・木虎秀二・土岐博・山本陵平 (2022). 勾配ブースティング決定木を用いた確率予測―糖尿病発症確率予測モデルの開発と評価―. 日本分類学会第41回大会.
国内会議	嶋田直也 (2022). 変数選択を伴うスパース・クラスタリング― カーディナリティ制約によるアプローチ ―. 日本計算機統計学会第36回大会.
論文	Satomura, H. (2022). Assessor modeling for paired comparison with intensity scale data. Food Quality and Preference, 104507.
受賞	三田村倭 (2021). 日本分類学会奨励賞.
国際会議	Hironori Satomura (2021). A sparse estimation method for sensory evaluation data with taking individual scaling differences into account. 14th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2021).
受賞	三田村倭 (2021). 日本分類学会第40回大会学生優秀発表賞 (下の発表が対象).
国内会議	三田村倭 (2021). 個体の分類を伴う正則化行列因子分析. 日本分類学会第40回大会.
国際会議	Hironori Satomura (2020). Mixed Assessor Model for Scheffe type paired comparison data. Sensometrics 2020.
国内会議	山本勇気・足立浩平(2019). A Threshold-Constrained Sparse Regression Procedure and its Comparison with L0 approach. 日本計算機統計学会第33回シンポジウム
受賞	Masamichi Ito・Kohei Adachi(2019). DSSV2019, Data Science, Statistics & Visualisation, Outstanding Poster Award[First Prize](for the poster presented next)
国際会議	Masamichi Ito・Kohei Adachi(2019). Uniqueness-dissociated Factor Analysis Modified for Providing Sparse Loadings and Extended Common Factors. DSSV2019, Data Science, Statistics & Visualisation.
国内会議	伊藤真道・足立浩平(2019). 独自性を完全分離したスパース共通因子分析. 日本計算機統計学会第33回大会
受賞	山本勇気 (2018). 日本分類学会シンポジウム優秀学生発表賞(下の発表が対象)
国内会議	山本勇気・足立浩平(2018). 負荷量の下限を制約するスパース行列因子分析. 2018年度日本分類学会シンポジウム
国際会議	Yuki Yamamoto・Kohei Adachi (2018). Sparse principal component analysis with the absolute values of nonzero loadings greater than a threshold. DSSV2018, Data Science, Statistics & Visualization.
受賞	Cai Jingyu (2018).日本分類学会学生研究発表賞 (下の発表が対象)
国内会議	Cai Jingyu・足立浩平 (2018). Sparse Factor Analysis Using a Majorization Algorithm for Providing Cardinality Prespecified Loadings.日本分類学会第37回大会
国内会議	山本勇気・足立浩平(2018). 非ゼロ要素の下限を制約したスパース主成分分析. 日本計算機統計学会第32回大会
国内会議	宇野光平, Po-Hsien Huang (2018). Penalized item response models for polytomous data. 日本計算機統計学会第32回大会
国内会議	Cai Jingyu・足立浩平 (2017). Cardinality Constrained Factor Analysis Feasible for Oblique and High-Dimensional Cases. 第12回日本統計学会春季集会
国内会議	Cai Jingyu・足立浩平 (2017).High-dimensional EM Factor Analysis with Clustering Variables.日本分類学会第36回大会
国内会議	宇野光平 (2017). 探索的共分散構造分析の混合モデル化. 日本分類学会第36回大会
受賞	Cai Jingyu (2017). 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下の発表が対象)
国内会議	Cai Jingyu・宇野光平 (2017). Penalized Model-Based Clustering for Three-way Data.日本計算機統計学会第31回シンポジウム
国内会議	宇野光平 (2017). スパースな解を持つt分布因子分析. 日本計算機統計学会第31回シンポジウム
国内会議	宇野光平 (2017). テンソルt分布とその応用. 第20回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2017)
国内会議	宇野光平 (2017). t分布を用いたロバストなグラフィカルモデルの新展開. 行動計量学岡山地域部会第64回研究会
受賞	辻井岳 (2017). 統計関連学会連合大会優秀報告賞 (下の発表が対象)
国内会議	辻井岳・足立浩平 (2017). 自己距離のスパース化を伴う非対称多次元尺度構成法 ―グループL1ノルム正則化を用いた方法―. 2017年度統計関連学会連合大会
国際会議	Gaku Tsujii・Kohei Adachi (2017). Penalized Multidimensional Unfolding of Asymmetric Data with Self-Distances. International Federation of Classification Societies 2017.
受賞	Kohei Uno (2017). Conference of the International Federation of Classification Society. Travel Award
国際会議	Kohei Uno (2017). Model based clustering for tensor-valued data structures. Conference of International Federation of Classification Societies 2017
国際会議	Kohei Uno (2017). Model-based Clustering for Tensor Data. IMPS2017
受賞	辻井岳 (2017). 日本計算機統計学会学生優秀発表賞 (下の発表が対象)
国内会議	辻井岳・足立浩平 (2017). 自己距離を制約した非対称ノンメトリック多次元展開法. 日本計算機統計学会第31回大会
国内会議	宇野光平 (2017). テンソル分布を用いたクラスタリング. 日本計算機統計学会第31回大会
受賞	Li JiYao (2016). 日本統計学会学生優秀発表賞 (下の発表が対象)
国内会議	Li JiYao・足立浩平 (2016).Cross Data Clustering of the Rows and Columns in Different Data Matrices. 第11回日本統計学会春季集会
受賞	Li JiYao (2016). 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下の発表が対象)
国内会議	Li JiYao・足立浩平 (2016). Biclustering of objects and variables with group average parameters. 日本計算機統計学会第30回シンポジウム
国内会議	宇野光平 (2016). 罰則付き混合共通因子分析. 日本計算機統計学会第30回シンポジウム
著書	Mori, Y., Kuroda, M., & Makino, N. (2016). Nonlinear principal component analysis and its applications. Springer.
国内会議	池本大樹・H. A. L. Kiers・足立浩平. (2016) 三相主成分分析法における核配列のスパース推定 —補助関数法を用いた方法—. 2016年度統計関連学会連合大会.
論文	Ikemoto, H. & Adachi, K. (2016). Sparse Tucker2 analysis of three-way data subject to a constrained number of zero elements in a core array. Computational Statistics and Data Analysis, 98, 1-18.
国際会議	Ikemoto, H. (2016). Exploratory factor analysis with a factor loading matrix constrained to have exact bi-factor structure. The 31st International Congress of Psychology.
国際会議	Kohei Uno (2016). Regularized Fuzzy c-means clustering of high-dimensional data. The 31st International Congress of Psychology.
国際会議	Ikemoto, H., Kiers, H. A. L., & Adachi, K. (2016). Sparse Three-way PCA for Selecting the Optimal Model Between Tucker2 and Parafac. The 4th Institute of Mathematical Statistics, Asia Pacific Rim Meeting.
国内会議	池本大樹・H. A. L. Kiers・足立浩平. (2016) Sparse core Tucker factorization with a majorization approach. 日本計算機統計学会第30回大会.
国内会議	宇野光平 (2016). Unit-length vector biplot with k-means clustering 日本計算機統計学会第30回大会
論文	Uno, K. , Satomura, H., & Adachi, K. (2016). Fixed factor analysis with clustered factor score constraint. Computational Statistics and Data Analysis, 94, 265–274.
受賞	宇野光平 (2016). 大阪大学大学院人間科学研究科賞
国内会議	宇野光平 (2016). ３相データに対するアーキタイプ分析. 行列分解に基づく大規模複雑データ解析法に関する研究会
国内会議	池本大樹・足立浩平 (2016). スパースな核配列をもつ三相主成分分析法―因子回転法との比較―. 日本分類学会第34回大会.
論文	Makino, N. (2015). Generalized data-fitting factor analysis with multiple quantification of categorical variables. Computational Statistics, 30, 279-292.
国際会議	Kohei Uno (2015). Three-way principal component analysis for obtaining perfectly simple loadings. The 8th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (ERCIM2015).
論文	中村裕子 (2015). 質的データに対する非計量三相主成分分析. 行動計量学, 42, 105-115.
国内会議	仲大樹・足立浩平 (2015). 離散値制約によるファジィクラスタリング.日本計算機統計学会第29回シンポジウム.
国内会議	池本大樹. (2015). A direct approach to exploratory bi-factor analysis. 日本計算機統計学会第29回シンポジウム.
国際会議	Kohei Uno (2015). Unit-length vector biplot with fuzzy clustering of observations and variables. 2015 International Workshop for JSCS 30th Anniversary.
国内会議	宇野光平 (2015). 部分空間クラスタリングにおけるクラスター数の自動決定. 2015年度統計関連学会連合大会
国内会議	池本大樹. (2015). Lasso によるスパース三相主成分分析. 日本行動計量学会第43回大会.
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2015). 行列モデル因子分析における因子得点の計算. 日本行動計量学会第43回大会
受賞	Kohei Uno (2015). The 80th Annual Meeting of the Psychometric Society (IMPS) Travel Award (for the presentation presented next).
国際会議	Uno, K & Adachi, K. (2015). Clustered Factor Score Identification in Matrix-factorization Factor Analysis. The 80th Annual Meeting of the Psychometric Society (IMPS2015).
国際会議	Ikemoto, H., & Adachi, K. (2015). Sparse core Tucker2 for computationally identifying the optimal model between parafac and Tucker2. The 80th Annual Meeting of the Psychometric Society (IMPS2015).
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2015). 制約付き因子得点による個体の判別. 日本計算機統計学会第29回大会
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2015). 因子得点のクラスタリングを伴う母数モデルの因子分析. 第9回日本統計学会春季集会
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2015). 行列モデル因子分析における因子得点の不定性の解消と因子得点のクラスター化. 日本分類学会第33回大会
国内会議	宇野光平 (2015). 因子得点のクラスター化に関する研究. 第30回大規模データ科学研究会
国内会議	斉藤光平 (2015). 群サイズを固定した個体判別法. 第30 回大規模データ科学研究会
国内会議	高橋諒・牧野直道 (2015). 個体間制約を伴うK 平均クラスタリング-置換行列を用いたアルゴリズム. 計算機統計学, 28, 105-119.
国際会議	Uno, K. & Adachi, K. (2014). Fixed Factor Analysis with Clustering Observations. The 7th Int. Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics.
国内会議	宇野光平・橋本翔・足立浩平 (2014). 個体の分類と因子負荷量の解釈容易化を目指した同時回転法. 日本計算機統計学会第28回シンポジウム
国際会議	Hashimoto, S. (2014). Variable selection via common and specific factors for dimension reduction. Kyoto International Conference on Modern Statistics in the 21st Century.
国際会議	Nakamura, S. (2014). Nonmetric Three-Way PCA with Optimal Scaling. Kyoto International Conference on Modern Statistics in the 21st Century.
国際会議	Takahashi. R (2014). Feature Selection in K-means via Penalized Matrix Decomposition. Kyoto International Conference on Modern Statistics in the 21st Century.
国際会議	Ikemoto, H., & Adachi, K. (2014). Sparse Three-Mode Principal Component Analysis with Penalized Alternating Least Squares Algorithm. Kyoto International Conference on Modern Statistics in the 21st Century.
国際会議	Kohei Uno & Kohei Adachi (2014). Clustered Factor Score Identification. Kyoto International Conference on Modern Statistics in the 21st Century.
国内会議	高橋諒 (2014). 高次元データの分類と解釈可能性. 日本心理学会第78回大会.
国内会議	中村裕子 (2014). 数量化を用いた非計量三相主成分分析法. 日本心理学会第78回大会
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2014). 因子の不確定性を利用したクラスター化因子得点のプロクラステス同定. 2014年度統計関連学会連合大会
国内会議	山口奈津実・足立浩平 (2014). PARAFACの拡張 ―成分リンク行列の置換を許す方法―. 日本行動計量学会第42回大会.
国内会議	中村裕子 (2014). 非計量TUCKALS ―数量化, 単調回帰, 三相主成分分析の交互反復―. 日本行動計量学会第42回大会.
国内会議	池本大樹・足立浩平. (2014). 核配列の零要素数を制約した Tucker2 主成分分析. 日本行動計量学会第42回大会.
国内会議	宇野光平・足立浩平 (2014). クラスタリングを伴う母数因子分析の交互反復解. 日本行動計量学会第42回大会
国内会議	高橋諒 (2014). 縮約空間における外乱個体の検知法. 日本行動計量学会第42回大会
国際会議	Takahashi. R (2014). Reduced K-means with sparse loadings. The 21 st International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT2014).
国際会議	Ikemoto, H., & Adachi, K. (2014). ScTucker3: Three-mode sparse principal component analysis subject to the constrained cardinality of a core matrix. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meetings.
国際会議	Uno, K. (2014). Data-fitting Factor Analysis with Membership Constraints on Factor Scores. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meetings.
国際会議	Takahashi. R (2014). K-means clustering in an interpretable low-dimensional space. The 3rd Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meetings.
受賞	宇野光平 (2014). 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下記の発表が対象)
国内会議	宇野光平 (2014). スパース因子分析を伴うクラスタリング. 日本計算機統計学会第28回大会
国内会議	中村裕子 (2014). 順序データの数量化を用いた三相主成分分析. 日本計算機統計学会28回大会.
国内会議	池本大樹・足立浩平 (2014). 成分間のリンク数を制約した三相Tucker2分析. 日本計算機統計学会第28回大会.
受賞	池本大樹 (2014). 日本統計学会学生優秀発表賞 (下記の発表が対象)
国内会議	池本大樹・足立浩平 (2014). 核配列のスパース性を制約した三相主成分分析. 第8回日本統計学会春季集会.
国内会議	高橋諒 (2014). L1 ノルム正則化を用いた次元縮約K平均クラスタリング. 第8回日本統計学会春季集会.
国内会議	中村裕子 (2014). 数量化を伴う順序データの三相主成分分析法. 第8回日本統計学会春季集会.
国内会議	高橋諒 (2014). Sparse PCAの拡張 ―低次元空間におけるクラスタリングの観点から―. 複雑データの解析法に関する研究会.
国内会議	宇野光平 (2014). 因子分析の判別的利用. 複雑データの解析法に関する研究会.
論文	Hashimoto, S. (2013). Bayesian factor analysis for obtaining simplimax solutions with an unspecified number of zeros. Behaviormetrika, 40, 69-83.
受賞	宇野光平 (2013). 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下記の発表が対象)
国内会議	宇野光平 (2013). 個体のメンバーシップ制約を伴う行列分解型因子分析.日本計算機統計学会第27回シンポジウム
国内会議	高橋諒 (2013). 次元縮約を伴うK平均法とスパース構造. 日本計算機統計学会第27回シンポジウム.
国内会議	池本大樹 (2013).複数のメンバーシップ行列を用いた正準判別分析. 日本計算機統計学会第27回シンポジウム.
国内会議	橋本翔 (2013). 非計量主成分分析を用いたカテゴリカル変数のクラスタリング. 日本計算機統計学会第27回シンポジウム.
論文	Satomura, H & Adachi, K. (2013). Oblique rotation in canonical correlation analysis reformulated as maximizing the generalized coefficient of determination. Psychometrika, 78, 526-537.
国内会議	橋本翔 (2013). bi-factor構造を目指したベイジアン因子分析. 2013年度統計関連学会連合大会.
国内会議	斉藤光平 (2013). 共通特徴ウェイトモデルとその応用. 日本行動計量学会第41回大会
国内会議	高橋諒 (2013). 新しいクラスター分析法による非球状クラスター構造をもつデータの分類. 日本行動計量学会第41回大会
国内会議	池本大樹 (2013). 判別分析と回転を伴う半教師付きクラスター分析. 日本行動計量学会第41回大会.
受賞	高橋諒 (2013). 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下記の発表が対象)
国内会議	高橋諒 (2013). メンバーシップに個体間制約をおいたK平均クラスタリング ―置換行列を用いたアルゴリズム―. 日本計算機統計学会第27回大会.
受賞	池本大樹 (2013) 日本計算機統計学会学生研究発表賞 (下記の発表が対象)
国内会議	池本大樹 (2013). クラスタリングを伴う半教師付き判別分析法. 日本計算機統計学会第27回大会.