まとめるにあたって

研究

実際はまだまとめられる段階ではない気がするけど事務的な手続きの関係で18日（月）16時までに卒論の概要を提出しないと卒業できなくなってしまう。
なので、まとめるまでに現在までの研究内容を整理。

  1. GASVMについての論文を読む。
  2. New-GASVMについての論文を読む。
  3. New-GASVMを追試。
  4. New-GASVMの考察
  5. 発現量データに対しての新しいアプローチ
  6. SOMによる発現量データの可視化


従来手法(GASVM, New-GASVM)は「高次元でサンプル数が少ない」という発現量データ特有の問題（次元の呪い）を無視して、SVMにデータを与えて学習・分類、その精度を調べるというアプローチだった。
確かに数値的にはかなりの高精度の分類を可能にしているが、やはり学習データに依存した学習をしている可能性はいなめない。
ここが最大のネック。
そこで「どのように分類を行っていくか」の前に、「そもそもどんなデータを扱っているんや」という部分に着目して「データ分布を調べてみる」ことにする。
関係としては、応用的な従来手法からより基礎的な部分に立ち戻っている感じかな。


実際この進め方がいいかはまだ不明。
なので概要にはそういう風なことをしていると書いておいて、卒論発表・論文提出までに考察を進めるべし。
お〜なんとギリギリな日程か。


なんか研究室のほかのB4は研究を進めることをやめてまとめだしてるし。
なんか微妙に遅れてる感が募るなぁ。