[2P3] 機械学習-分類問題

[2P3-04] 正準変量のカーネルマッチングによるデータ融合法

〇光廣 正基^1,2、星野 崇宏^3,4 (1. （株）日経リサーチ、2. 慶應義塾大学大学院経済学研究科、3. 慶應義塾大学経済学部、4. 理化学研究所革新知能統合研究センター)

キーワード：データ融合、カーネル正準相関分析、統計的マッチング

異なるソースの2つの多変量データを統合する方法のひとつにマハラノビスマッチング法がある．一方のデータの欠測値に，共変量が同じもしくは近いもう一方のデータの値を代入する．しかし，共変量の数が多い場合に，次元の呪いの影響を受けるため，共変量を縮約することが有用とされる．次元縮約を行い，データを統合する正準相関分析法では，2つの多変量データの個人が同じである必要があり，個人が異なっていたとしても事前情報による個人間の関係がわかっている必要がある．本研究では，個人が異なる2つのデータを統合するため，カーネル正準相関分析法とカーネルマッチング法を組み合わせたデータ融合法を提案する．この手法は，各データにおける共変量とアウトカム変数のカーネル正準相関分析を同時に行い，共変量を共通の低次元空間に縮約する．その後，推定した正準変量に対してカーネルマッチング法を適用することで，2つのデータの共変量の偏りも考慮し，データを融合する．