情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

TDA(Topological Data Analysis)という、位相的・幾何学的な観点からデータ解析する手法がある。このTDAの視覚化手法の一つであるMapperは、大規模で高次元なデータを抽象化し視覚化した結果をユーザに示すことができる。しかし、設定するパラメータの種類が多く、各パラメータが視覚化に与える影響を予測することが難しいため、Mapperを使い慣れていないユーザにとって扱いにくい。そこで本研究では、出力結果をある程度想像できるような形に調整できる枠組みを作成ため、データ同士のつながりに着目した独自の評価指標を提案し、この指標に基づき遺伝的アルゴリズムを用いて各種パラメータを調整する。日本の各市町村における1年間の気象データを用い評価指標を作成した。