知識構造化法

学期曜時限	1学期　火曜日　1・2時限	教室	7A101 春日実習室II	3・4年	2単位
担当教員	中山　伸一	オフィスアワーと研究室	月4・5限　410
授業概要	知識を生み出すのは、人間の本質的な機能である。しかし漠然とデータを見ていても、そこに内在する関係を見いだす事は難しい。ここではデータを分析・評価する手法、およびそれから知識を創出するための様々な手法について述べる。
学習・教育目標	・図表表示法の特性を説明できる・類似度と距離の概念を説明できる・非階層的および階層的なクラスタリングを実際に行える
授業計画	１：知識構造化とは２：データの特性について３：図表表示法４：探索的データ解析５：様々な類似度・距離の考え方６：非階層的クラスタリング７：階層的クラスタリング（融合法）８：階層的クラスタリング（分裂法）９：競合学習と自己組織化マップ１０：評価法
成績評価の方法	出席および授業中の作業への取り組み状況、レポート、試験をそれぞれ等価に評価する。なお、レポートは授業中に行えない作業をまとめさせるが、その結果と作業内容の理解を中心に評価する。
教材・教科書・参考書等	教科書は指定しない。必要に応じて資料を配布する。参考書『探索的データ解析入門』渡部洋ほか著.朝倉書店, 1985. 『クラスター分析』J.A.Hartigan著.マイクロソフトウェア, 1983. 『パターン情報処理』長尾真著.コロナ社, 1983. 『統計工学ハンドブック』得丸英勝ほか著.培風館, 1987.
履修要件前提知識，他科目との関連等
授業外の学習内容・方法	各種の知識構造化の考え方について、あらかじめどのように行えば良いかを考えさせる。授業で解説した方法についての実践を授業後に行わせる。これらについては5回程度をレポートとして提出させる。
備考講義のホームページ等	平成21年度開講予定

GE6 1201	知識構造化法
	Knowledge Extraction