カスケードモデルによる定性的構造活性相関

○岡田 孝	おかだ たかし		関西学院大情報メディア教育センター

データマイニング特にマーケットバスケット分析で注目されている相関ルール
探索の技法は、非常に柔軟な入力が可能であり、多様な分野への適用が期待さ
れている。筆者はこれを一般的なデータ解析技法へと拡張するカスケードモデ
ルを提案した。このモデルでは、カテゴリー変数の平方和分解を規範として、
説明力の強いルールを導出することができる。得られたルール群は全体の平方
和をできる限り多く説明する簡潔な表現を取るため、重回帰分析や主成分分析
が行おうとする解析をルール表現でわかりやすく実行できる。他方、化学グラ
フの表現として、視点となる原子を与え、グラフ内の各原子をそこからの距離
と原子の対で表現することできる。この表現はambiguousであるが、活性情報
と併せて、分子の情報をアイテム群で表現できるため、カスケードモデルによ
取り扱いが可能となる。本報告では、簡単な生理活性物質のデータセットを対
象として、上記手法を適用した結果を発表する。