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[BOOKデータベースより]
第１章 高次元データ
[日販商品データベースより]第２章 高次元データの幾何学的表現
第３章 高次元データに対する主成分分析の問題点
第４章 高次元主成分分析
第５章 高次元平均ベクトルの推測
第６章 高次元判別分析
高次元統計解析は，高次元データを解析するための新しい統計学です。本書は，その高次元統計解析に関する本邦初の解説書です。学部３，４年生から大学院生，そして技術者や研究者を対象に，高次元の統計学へといざなう，待望の入門書です。
高次元データを扱うには，これまでの統計学にあった多変量解析や機械学習とは異なる，新しい発想が必要となります。そこで考案されたのが，高次元統計解析です。本書は，初学者にも親しみやすい内容で，高次元統計解析の基本的な考え方が学べ，高次元の統計学のイメージが掴めるように工夫されています。高次元ならではの問題点や，それを解決するための手法が，分かりやすく解説されています。
本書の特長をワンポイントあげるとすれば，内容のオリジナリティーにあります。例えば，一般に高次元データを扱うときには，とかく次元の呪いをすぐにでも回避したくなるものです。しかし，本書では，高次元データの特徴を理論的に捉えて，高次元空間に浮かび上がるパターンを見出すことから始めます。遠回りのように見えるかもしれませんが，この前処理こそが，少ない標本数であっても高次元データなどのビッグデータに高精度で高速な解析を可能にしてくれる，本書オリジナルの極意となっています。
本書『高次元の統計学』は，高次元統計解析の入門として，必携の書といえるでしょう。