講義概要

I 画像，スペクトラムデータ解析，センサ等の計測データ解析，感性工学等における基礎となる多次元データの特徴抽出，分類等のパターン情報処理，パラメータの最適化等に関する解析手法を学ぶ．多次元データ解析の基礎を理解し，その手法を使用することが可能になる．
II (1)確率統計の基礎　(2)多次元データの取扱い　(3)主成分分析法　(4)回帰分析法　(5)判別分析法　(6)クラスタ分析法　(7)ニューラルネットワーク　(8)最適化問題　(9)シンプレックス法　(10)最急降下法，共役勾配法　(11)ニューラルネットワークを用いた最適化問題の解法　(12)多次元データ解析手法の応用