これに対し、minconf<V(S)/U(S)である場合には(ステップ1220)、S1=Sとしてステップ1200に戻る(ステップ1230)。minconf>V(S)/U(S)である場合には、S2=Sとしてステップ1200に戻る(ステップ1240)。1240).【0094】以上のようにして、サポート最大化ルールが求められる。一度図4に戻ると、先に説明した最小限度のコンフィデンスとして示した点線より上の濃く塗られた範囲に解が存在する。この例では凸包内の白丸の点が厳密解であるが、このように凸包内部の点は見つけ出すのに膨大な計算量を必要とするので、凸包上の点でサポートを最大にする近似解を出力するようにしている。先に述べたように、見出された近似解又は厳密解は、ユーザに提示してもよいし、フォーカス・イメージ内に含まれるデータの必要な属性値を出力するようにしてもよい。最適化エントロピ・ルールとは、領域の内部と外部との分割を考えた時、分割前の情報量と比較した分割後の情報量の増分を最大化するルールである。よって、切り出された領域と平面全体のエントロピのゲイン(以下の式)が最大となる領域を発見すればよい。このような条件においても、解は凸包上に存在することが分かったので、上述のステップを用いることができる。よって、θを変化させ、数41を最大化するフォーカス・イメージを求めればよい。先に述べたように最適化インタクラスバリアンス・ルールとは、領域内外の分割を考えた時、内外の「標準化された真偽の割合の平均からのずれ」の二乗和を最大化するルールである。よって、切り出された領域と平面全体のインタクラスバリアンス(以下の式)が最大となる領域を発見すればよい。x,y,a,bは上述したものと同じである。このような条件においても、解は凸包上に存在することが分かったので、上述のステップを用いることができる。よって、θを変化させ、数42を最大化するフォーカス・イメージを求めればよい。以上述べたように、U(S)とV(S)上の凸包上の点に存在する又は存在すると近似できる場合には、上述したステップを用いれば高速にルールに該当する領域を導き出すことができる。上述のプロセスを用いて1つのルールを見い出した後に、二次的なルールを見つけ出すことができる。out(i,j)を除去し、v(i,j)/u(i,j)=Vsum/Usumとなるように、v(i,j)を変更し、それから新たに領域切り出しステップを行うのである。there.【0099】以上、本発明における処理のプロセスを説明した。このような処理プロセスは、コンピュータ・プログラムによって実現し、実行するようにしてもよい。executed.例えば、図25のような通常のコンピュータ・システムにおいて実行できるようなプログラムにすることもできる。1010によって処理される。HDD1050はデータベースをも含んでおり、処理プログラムはそのデータベースに対するアクセスを行う。最初の平面やフォーカス・イメージは、表示装置1060によってユーザに提示される。ユーザは、入力装置1070にてフォーカス・イメージの選択や、データ出力の命令を入力する。output.このような入力装置には、キーボードやマウス、ポインティング・デバイスやディジタイザを含む。FDD1030から入力することもできる。CD-ROMドライブ1040を用いて、データを入力することもできる。data.【0100】さらに、本発明の処理プロセスを実現したコンピュータ・プログラムは、フロッピー・ディスクやCD−ROMといった記憶媒体に記憶して、持ち運ぶことができる。HDD1050に記憶されている場合もある。よって、それ以外の部分が、上記のような記憶媒体にて流通することは通常行われる事項である。図示されていない通信装置がバス1080に接続されており、遠隔地にあるデータベースを用いて処理したり、処理結果を遠隔地に送信するようにしてもよい。location.【0101】また、本発明の処理を実施する特別の装置を設けてもよい。図26のような装置が考えられる。1340からの命令を受付ける。1320は、出力デバイス1330及び表示装置1350に接続されており、制御装置1340からの命令を受付ける。1340.また、切出装置1130はデータベースにも接続を有している。0.【0102】この装置の簡単な動作を説明する。平面構成装置1310は、先に説明した平面構成ステップを実行する部分である。1110は、データベースに記憶されたデータを用いて先に示した平面を構成し、切出装置1320に出力する。1340,切り出しのためのパラメータであるθをセットする。セットされたθに従って切出装置1320は、先に述べた切出ステップを行い、フォーカス・イメージを切り出す。表示装置1140に出力し、ユーザに命令されれば、切り出されたフォーカス・イメージ内に属するデータをデータベース1300から取り出し、出力デバイス1330に引き渡す。1330,適当な形式でユーザ所望のデータを出力する。ユーザは、例えば入力デバイス1360からコンフィデンス最大化ルールを解くように命じ、最小限度のサポートを入力する。命じられたコンフィデンス最大化ルールに合致するような領域を解くべく、条件θを変化させる等の処理を行う。minconf,minsupも)を入力する。1310に、切り出したフォーカス・イメージのV(i,j)を除去する等の処理を命じる。j).【0103】以上、本発明を特別の装置にする一例を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。切出装置1320の出力は、出力制御装置を介して出力デバイス1160及び表示装置1140に出力されるようにしてもよいし、この場合出力制御装置からデータベースを参照してデータを取り出すようにしてもよい。be.【0104】以上は、通常データが有するK個の数値属性のうち2項を選択し、それらの数値属性間の壮観を見つける処理であったが、数23を目的関数とし、n次元空間の領域を切り出すことができれば、n次元の探索に拡張することができる。[0105]【効果】2項以上の数値属性と真偽をとる属性を有するデータ間の結合ルールを見い出すための一手法を提供することができた。terms.【0106】また、データ間の結合ルールを人間がより把握しやすい形で提示することもできた。多くの結合ルールを可視化することにより、使用する人間の選択の幅を増大させ、より重要な結合ルールを見いだすこと可能とすることもできた。rule,(2)コンフィデンス最大化ルール、(3)最適化エントロピ・ルール、(4)最適化インタクラスバリアンス・ルールを満たすような範囲(領域)を導出可能とすることもできた。(region).【0108】また、上記のようなデータ間の結合ルールを高速に実行できるような手法を提供することもできた。speed.【0109】例えば、ある割合以上で、例えばアウトドアスポーツに興味を示す(真偽をとる属性に相当する)、できるだけまとまった領域に入る顧客を知ることができるので、その条件に合致する多くの顧客に知ってもらいたいダイレクトメールの宛て先を知るのに用いることができる。rule)【0110】一定数以上の顧客を含む、例えば定期預金残高200万円以上の顧客割合が最も高いところを知ることができるので、顧客を絞りこみつつ、有効な宣伝活動等を行うことができる。DRAWINGS【図1】平面構成ステップのフローを示す図である。steps.【図2】領域切り出しステップのための前準備のフローを示す図である。step.【図3】直交凸領域を説明するための図である。area.【図4】U(S),V(S)平面の説明をするための図である。plane.【図5】領域切り出しステップにおける表記を説明するための図である。step.【図6】第m−1列から第m列への変化傾向を説明するための図である。column.【図7】直交凸領域の各列の状態遷移を表す図である。(2)式、(b)は(3)式、(c)は(4)式を説明するための図である。(s,t)の計算順番を示した図である。.【図10】U−Typeの計算に用いる前処理のアルゴリズムを説明するための図である。U-Type.【図11】U−Typeにおける第m列と第m−1列の関係を説明するための図であって、(a)は数33の(2)式、(b)は(3)式、(c)は(4)式を説明するための図である。(s,t)の計算順番を示した図である。.【図13】D−Typeの計算に用いる前処理のアルゴリズムを説明するための図である。D-Type.【図14】D−Typeにおける第m列と第m−1列の関係を説明するための図であって、(a)は数36の(2)式、(b)は(3)式、(c)は(4)式を説明するための図である。(s,t)の計算順番を示した図である。(7)式を説明するための図である。(s,t)の計算順番を示した図である。(m,[s,t])のデータ構造を示すための図である。of.【図19】領域切り出しステップの処理フローを表す図である。step.【図20】複数のフォーカス・イメージを見つけ出す処理のフローを示す図である。image.【図21】コンフィデンス最大化ルールを導出するための処理の一部を示すための図である。rule.【図22】コンフィデンス最大化ルールを導出するための処理の一部を示すための図である。rule.【図23】サポート最大化ルールの導出するための処理の一部を示すための図である。rule.【図24】サポート最大化ルールの導出するための処理の一部を示すための図である。rule.【図25】通常のコンピュータ・システムで本発明を実施した場合の装置構成の一例を示す図である。system.【図26】本発明を専用の装置で実施した場合のブロック図である。4を切り出すようにすることも考えられる。このようにすると、二次的な相関ルールを導き出すことができる。contents]【0019】また、先の平面構成ステップは、複数のデータから、X個のデータをランダムサンプリングし、サンプリングされたデータを各数値属性についてソートし、X・i/N(i=1,2,・・N)番目に該当する数値及びX・n/M(n=1,2,・・M)番目に該当する数値を記憶し、記憶された数値を基準にして、複数のデータをN×M個のピクセルに入れるようにすることも考えられる。このようにすると、各行各列にデータを高速にまたほぼ均等に割り振ることができる。contents]【0071】次に領域を記憶しておく配列を用意する。+1)/2の整数型2次元配列であり、W,U,D,N−Typeのそれぞれに対して1つ用意する。{W,U,D,N})と表すこととする。contents]【0104】以上は、通常データが有するK個の数値属性のうち2項を選択し、それらの数値属性間の相関を見つける処理であったが、数23を目的関数とし、n次元空間の領域を切り出すことができれば、n次元の探索に拡張することができる。切り出された前記直交凸領域S内に含まれるデータを出力するステップとを含むデータ間結合ルール導出方法。number(S)とする。of3を前記平面から切り出すステップとをさらに含む請求項1記載のデータ間結合ルール導出方法。of4を切り出すステップとをさらに含む請求項1記載のデータ間結合ルール導出方法。記憶された前記数値を基準にして、前記複数のデータの各々がN×M個の前記ピクセルのいずれに含まれるか判断し、各ピクセルにおける数を計数するステップとを含む請求項1記載のデータ間結合ルール導出方法。Nの値とを用いて、直交凸領域Sを前記平面から切り出すステップとを含む請求項1記載のデータ間結合ルール導出方法。切り出された前記領域S内に含まれるデータを出力するデバイスとを有するデータ間結合ルール導出装置。number(S)とする。)を第3の条件として前記領域切出装置に出力する手段とをさらに有する請求項11記載のデータ間結合ルール導出装置。動作するように命令する手段とを有する請求項11記載のデータ間結合ルール導出装置。記憶された前記数値を基準にして、前記複数のデータの各々がN×M個の前記ピクセルのいずれに含まれるか判断し、各ピクセルにおける数を計数する手段とを含む請求項11記載のデータ間結合ルール導出装置。最大にするような前記ピクセルの直交凸領域Sを前記平面から切り出す領域切出ステップとをコンピュータに実行させる、記憶デバイス。number(S)とする。of3を前記平面から切り出すステップとをコンピュータに実行させる、請求項16記載の記憶デバイス。out,請求項16記載の記憶デバイス。記憶された前記数値を基準にして、前記複数のデータの各々がN×M個の前記ピクセルのいずれに含まれるか判断し、各ピクセルにおける数を計数するステップとを含む請求項16記載の記憶デバイス。Sを前記平面から切り出すステップとをコンピュータに実行させる、記憶媒体。