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イリチユ 美佳

Sato-Ilic, Mika

システム情報系 , 教授
Faculty of Engineering,Information and Systems , Professor

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  1. 1. Probabilistic Metric Based Multidimensional Scaling Mika Sato-Ilic
      Procedia Computer Science in press: (2019)
  2. 2. Quantification and Visualization for Difference of Fuzzy Clustering Results. Mika Sato-Ilic
      2019 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, FUZZ-IEEE 2019, New Orleans, LA, USA, June 23-26, 2019 1 - 6 (2019) Semantic Scholar
  3. 3. Estimation of Business Demography Statistics: A Method for Analyzing Job Creation and Destruction Masao Takahashi; Mika Sato-Ilic; Motoi Okamoto
      33 (2019) Semantic Scholar
  4. 4. Supervised Multiclass Classifier for Autocoding Based on Partition Coefficient Yukako Toko; Kazumi Wada; Shinya Iijima; Mika Sato-Ilic
      54 (2019) Semantic Scholar
  5. 5. Generalization for Improvement of the Reliability Score for Autocoding Yukako Toko; Shinya Iijima; Mika Sato-Ilic
      ROMANIAN STATISTICAL REVIEW 47 - 59 (2019)
  6. 6. Overlapping classification for autocoding system Yukako Toko; Shinya Iijima; Mika Sato-Ilic
      ROMANIAN STATISTICAL REVIEW 58 - 73 (2018)
  7. 7. Homogeneous cluster analysis Mika Sato-Ilic
      Procedia Computer Science 140: 269 - 275 (2018) Semantic Scholar
  8. 8. Cluster identification and scaling methods based on comparative quantification for dissimilarity data Mika Sato-Ilic; Peter Ilic
      IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1 - 6 (2017) Semantic Scholar
  9. 9. Knowledge-based Comparable Predicted Values in Regression Analysis Mika Sato-Ilic
      Procedia Computer Science 114: 216 - 223 (2017) Semantic Scholar
  10. 10. Fuzzy correlational direction multidimensional scaling Mika Sato-Ilic
      Advances in Intelligent Systems and Computing 357: 841 - 850 (2016) Semantic Scholar
  11. 11. Fuzzy Correlational Direction Multidimensional Scaling Mika Sato-Ilic
      SOFT COMPUTING APPLICATIONS, (SOFA 2014), VOL 2 357: 841 - 850 (2016) Semantic Scholar
  12. 12. Visualization of Fuzzy Clustering Result in Metric Space Mika Sato-Ilic; Peter Ilic
      KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION & ENGINEERING SYSTEMS: PROCEEDINGS OF THE 20TH INTERNATIONAL CONFERENCE KES-2016 96: 1666 - 1675 (2016) Semantic Scholar
  13. 13. Individual Compositional Cluster Analysis Mika Sato-Ilic
      COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS 95: 254 - 263 (2016) Semantic Scholar
  14. 14. Multidimensional Joint Scale and Cluster Analysis Mika Sato-Ilic
      COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS, 2015 61: 11 - 17 (2015) Semantic Scholar
  15. 15. A variable selection method considering cluster loading for labeled high dimension low sample size data Jiaxin Chen; Mika Sato-Ilic
      KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION & ENGINEERING SYSTEMS 19TH ANNUAL CONFERENCE, KES-2015 60: 850 - 859 (2015) Semantic Scholar
  16. 16. Part V: Data Science and Analytics: Preface Mika Sato-Ilic
      Procedia Computer Science 36: 276 - 277 (2014) Semantic Scholar
  17. 17. A fuzzy clustering method using the relative structure of the belongingness of objects to clusters Tosei Hatori; Mika Sato-Ilic
      KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION & ENGINEERING SYSTEMS 18TH ANNUAL CONFERENCE, KES-2014 35: 994 - 1002 (2014) Semantic Scholar
  18. 18. Universal Fuzzy Clustering Model Mika Sato-Ilic
      2014 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUZZY SYSTEMS (FUZZ-IEEE) 2071 - 2078 (2014) Semantic Scholar
  19. 19. On a Multidimensional Cluster Scaling Mika Sato-Ilic; Peter Ilic
      COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS 36: 278 - + (2014) Semantic Scholar
  20. 20. Two covariances harnessing fuzzy clustering based PCA for discrimination of microarray data Mika Sato-Ilic
      Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 7845: 158 - 172 (2013) Semantic Scholar
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  1. 1. データの類似度と多次元尺度構成法 (第2章), 分かるために分けるクラスター分析 (第3章), サービスサイエンスの事訳 -データサイエンスと数理科学の融合に向けて- イリチュ 美佳
    筑波大学出版会 2017年9月
  2. 2. Fuzzy Data Analysis (Chapter 8), Computational Intelligence - Volume I Mika Sato-Ilic
    EOLSS Publications/ United Nations Education, Scientific and Cultural Organization 2015年12月
  3. 3. ビジネスデータの線形回帰モデル (第8章), サービスサイエンスことはじめ – 数理モデルとデータ分析によるイノベーション – イリチュ 美佳
    筑波大学出版会 2014年8月
  4. 4. リスクとデータ解析 (第1章), リスク工学の視点とアプローチ - 現代生活に潜むリスクにどう取り組むか - 佐藤美佳
    コロナ社 2009年5月
  5. 5. Blocking Regression Models (chapter 10), Computational Intelligence Paradigms Mika Sato-Ilic
    Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008年6月
  6. 6. Computational Intelligence Paradigms
    Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2008年
  7. 7. Advances in Fuzzy Clustering and its Applications, Fuzzy Regression Clustering (Chapter 11), (J. Valente de Oliveira and W. Pedrycz eds.) Mika Sato-Ilic
    John Wiley & Sons 2007年5月
  8. 8. Innovations in Intelligent Machines 1
    Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007年
  9. 9. Fuzzy Clustering based on Weighted Principal Component Analysis for Interval-Valued Data
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)(2), the Ministry of Education, Science, Sports and Culture, On Creation for International Position Concerning Cluster Analysis by Soft Computing (Mini COE), Research Report 2007年
  10. 10. Hybrid Methods based on Fuzzy Clustering
    Symposium of Symbolic Data Analysis and Related Methods, The Institute of Statistical Mathematics 2007年
  11. 11. Evolution of Fuzzy Clustering (invited lecture）
    The 3rd SIG-DMSM (Data Mining and Statistical Mathematics) 2007年
  12. 12. Innovations in Intelligent Machines 1
    Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007年
  13. 13. Innovations in Fuzzy Clustering Mika Sato-Ilic; Lakhmi C. Jain
    Springer-Verlag (Germany) 2006年10月
  14. 14. 海外先進教育研究実践支援プログラム - 南オーストラリア大学における学習アドバイザー、特殊専門教育技法についての報告 -
    筑波大学システム情報工学研究科におけるファカルティディベロップメント活動 - 平成17年度教育プロジェクト報告書 - 2006年
  15. 15. On Special Issue entitled "Soft Data Analysis"
    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 2005年
  16. 16. Fuzzy Clustering and Multivariate Analysis
    Bulletin of the Computational Statistics of Japan 2004年
  17. 17. 港湾と地域の経済学 - 日本における港湾のサービス圏域分析 -，第2章，第3節
    多賀出版 2003年
  18. 18. Economics of Port Areas - Analysis of the Service Area of Ports in Japan -, Chapter 2, Section 3
    Taga 2003年
  19. 19. 大学入試データ解析の理論と応用 - 大学進学者のクラスタリングモデル -, 第1.3節
    現代数学社 1999年
  20. 20. Theory and Applications for Data Analysis for University Entrance Examination - Clustering Model for Students Entering Universities -, Section 1.3
    Gendai-Sugakusha 1999年
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  1. 1. 高次元データに対するファジィクラスタリングの主成分分析による評価 村山 喬則; 佐藤 美佳
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集 2019年8月29日
  2. 2. Keynote: Cluster-Scaled Intelligent Data Analysis Mika Sato-Ilic
    3rd International Conference on Smart Computing & Informatics 2018年12月21日 招待有り
  3. 3. 分類構造に基づく異常検知手法 小林大悟; 佐藤美佳
    統計関連学会連合大会講演報告集 2018年9月
  4. 4. Soft Clustering-based Models Mika Sato-Ilic
    23rd International Conference on Computattional Statistics (COMPSTAT 2018) 2018年8月28日 招待有り
  5. 5. ⾼次元⼩標本データに対するT-ノルムに基づくマルチレイヤークラスタリング 伊藤 佳輝; 元田 卓; 佐藤 美佳
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 2018年
  6. 6. A Fuzzy Clustering based Data Fusion Method Mika Sato-Ilic
    11th International Conference on Computational and Financial Econometrics and 10th International Conference of the ERCIM Working Group on Computational and Methodological Statistics 2017年12月16日 招待有り
  7. 7. Keynote: Modeling New Complex Data Structures Mika Sato-Ilic
    Complex Adaptive Systems2017 2017年10月30日 招待有り
  8. 8. Asymmetric Clustering Methods based on Orthogonal Projector to the Intersection of Subspaces SATO‐ILIC Mika
    統計関連学会連合大会講演報告集 2017年9月
  9. 9. Cluster-Scaled Forecasting Method For High-Dimension Low-Sample Size Data Mika Sato-Ilic
    The 6th Japanese-German Symposium on Classification 2017年8月11日 招待有り
  10. 10. Cluster identification and scaling methods based on comparative quantification for dissimilarity data Sato-Ilic Mika; Ilic Peter
    IEEE Conference Proceedings 2017年
  11. 11. ３元マルチソースデータに対する同時ファジィクラスタリング手法 矢吹 健二; 佐藤 美佳
    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 2017年
  12. 12. Keynote: Soft Data Analysis Based on Cluster Scaling Mika Sato-Ilic
    Soft Computing Applications (SOFA) 2016 2016年8月25日 招待有り
  13. 13. 高次元小標本データの変数選択法 イリチュ 美佳
    第40回日本知能情報ファジィ学会東海支部研究会 2016年2月11日 招待有り
  14. 14. Clustering-based Models for High-dimensional Data Mika Sato-Ilic
    The 9th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 2015年12月17日 招待有り
  15. 15. A Fuzzy Cluster Scaling Model Mika Sato-Ilic
    The 8th International Conference of the European Research Consortium for Informatics and Mathematics Working Group on Computational and Methodological Statistics 2015年12月12日 招待有り
  16. 16. On A Variable Selection Method based on the Relationship between Discrimination Information and Principal Components YAMAMOTO Toshiki; SATO‐ILIC Mika
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM) 2015年
  17. 17. Keynote: Clustering-based Models from Model-based Clustering Mika Sato-Ilic
    Department of Databases and Machine Learning, LIP6, University of Paris (UPMC), Paris, France in cooperation with the France chapter of the IEEE Computational Intelligence Society 2014年9月11日 招待有り
  18. 18. Fuzzy Clustering-based Models and its Applications イリチュ 美佳
    日本行動計量学会 岡山地域部会第５１回研究会 2014年3月15日 招待有り
  19. 19. Fuzzy Clustering Induced Correlation for Feature Extraction in Lower Dimension Space Mika Sato-Ilic
    International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, London, UK 2013年12月14日 招待有り
  20. 20. 分類構造に基づく相関分析 佐藤美佳
    統計関連学会連合大会講演報告集 2013年9月
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