逐次型正規化最小二乗法に基づく時系列データの変化点検出の研究

浦部 泰宏

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

研究概要

時系列データの中で背景にあるモデルの変化する時刻を発見する技術が変化点検出であり，この技術は近年，データマイニングの分野で提案されている．本研究では，情報理論に基づく新しい解析モデルを利用した変化点検出アルゴリズムを提案し，性能評価を行った．

ベンチマークデータに対する変化点検出の例と性能評価

卒論の感想

提案したアルゴリズムを実装する作業を通じて，数理工学の知識をさらに深めることができました．現実社会でのデータを解析する機会も得ることができ，非常に貴重な経験になったと思います．