取り出す相関領域としては決まった形をしたものしか扱うことができない。reality,決まった形で適切にカバーできる場合は少ない。平面を正方メッシュに分割しておき、たくさんのデータを含むピクセルを取り出す方法。取り出されたピクセルの集合は連結でなく、バラバラなことが多いので、ルールとして見い出すのは困難である。rule.【0005】このような手法を用いると、上記の欠点の他に、データ間の多くのルールのうちで、意味のあるものと無意味なものとの区別が難しいという欠点もある。特殊な相関しか取り出せないので意味ある相関を見逃しやすく、3では出力を人間が見てルールを見い出せない。x単調とは、列方向には凸であるが、行方向では凸ではないものを言う。この方法は、高速で、一定の意味ある相関を取り出すことができるが、縦方向に激しく揺れる入り組んだ領域を切り出すことが多く、人間が見てどこが強い相関の部分であるか把握しにくい。x単調ということで、切り出される領域の形状が、正方メッシュのメッシュの仕方(各ピクセルへのデータの配分の仕方)に大きく依存するという欠点もある。[0007]【発明が解決しようとする課題】本発明は、以上のような点に鑑み、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を目的とする。goal.【0008】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目的である。And,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目的とする。rules.【0009】また、(1)真偽をとる属性が真であるデータの割合がある定められた値以上であって、含まれるデータ数が最大となるようなルールであるサポート最大化ルールや、(2)最低限含まれるデータ数が定められた場合、真偽をとる属性が真であるデータの割合が最大となるようなルールであるコンフィデンス最大化ルール、(3)取り出される領域内部と外部との分割を考えた時に、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最適化エントロピ・ルール、(4)領域内外の分割を考えた時に、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目的である。(area).【0010】さらに、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目的である。多くの数値属性を有する。この中から2つの数値属性を選び、また、1つの真偽をとる属性について、以下のステップを行うことにより、上記の目的を達成するものである。(1)2つの数値属性により平面を構成し、この平面をピクセルに分割し、各ピクセル内のデータ数及び真偽をとる属性が真となったデータの数をカウントする。このような平面は、データ数が濃淡度、真偽をとる属性が真となるデータの数が彩度に該当するような、複数のピクセルを有する平面画像として捉えることもできる。region),データ間の結合ルールを見い出す。(3)切り出した直交凸領域が、先に述べたようなサポート最大化ルール等の条件を満たしていれば、その直交凸領域をユーザに提示する。データベースからその直交凸領域に含まれるデータの必要な属性を引き出すことも、必要に応じて行う。necessary.【0012】なお、切り出された直交凸領域を、そのままユーザに提示したり、複数の直交凸領域を切り出した場合には、それを動画として可視化することにより、所望の結合ルールを見い出し易くすることもできる。area,それ以外の結合ルールを見出すべく、切り出された直交凸領域について、彩度を平均化し、再度切り出しステップを実行することも可能である。軸と、年齢の軸を設け、その平面を適当なメッシュに分割する。200万円以上の顧客の数をカウントする。顧客全体の20%が入り且つ定期預金残高200万円以上である顧客の割合が最大となるような直交凸領域である領域の切り出しを行うことにより、コンフィデンス最大化ルールを得ることができる。can.【0015】また、例えば定期預金残高200万円以上の顧客割合が10%で最大の顧客数を有する直交凸領域を切り出すことにより、サポート最大化ルールを得ることができる。rule.【0016】以上述べた事項をまとめると、2種類の数値属性と、1種類の真偽をとる属性とを含むデータを有するデータベースにおいて、まず、2種類の数値属性に対応する2つの軸を有し且つN×M個のピクセルに分割されている平面の各ピクセルに対応して、当該ピクセル(i行j列)に属するデータの数u(i,j)及び前記真偽をとる属性が真であるデータの数v(i,j)を記憶する(平面構成ステップ)。次に、所定の条件θを入力する。最大にするような、ピクセルの直交凸領域Sを平面から切り出す(領域切出ステップ)。このように直交凸な形状の領域を切り出すことにより、より人間に結合ルールが把握しやすいようになる。先の平面構成ステップからの依存性が小さくできる。最後に、切り出された直交凸領域S内に含まれるデータを出力する。このように、ルールに合致するデータを得ることができる。)、直交凸領域Sに含まれるデータ数をU(S)とする。3を平面から切り出すようにすることも考えられる。このような処理は、最初の条件θで、初期の目的のルールを導き出せなかった場合に有用である。通常先に示したサポート最大化ルール、コンフィデンス最大化ルール、最適化エントロピ・ルール、最適化インタクラスバリアンス・ルールといったルールを求める際には、条件θを適当に変化させ、上記のような処理を行うことにより求められる。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。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。fast.【0020】領域切出ステップは本発明の主要部分である。ここで、第m列の区間[s,t]が右端列であるような直交凸領域は、第m−1列から第m列に移行する際に、第m−1列の区間[x,y]に比して、(1)広がるか、(2)上昇するか、(3)下降するか、(4)狭まるかの4つの類型に分けられる。4つの類型のうち、最も大きい数16の値を有する直交凸領域が求めたい領域である。よって、それぞれの類型について最大の数16の値を有する領域を求めるため、以下のようなステップが実行される。(s,t)の数16の値を記憶する。(s,t)の数16の値を記憶する。(s,t)の数16の値を記憶する。(s,t)の数16の値を記憶する。16.【0023】各々のステップは、直交凸という性質を考慮して構成されている。Nの値とを用いて、直交凸領域Sを平面から切り出す。(s,t)の数16の値を記憶する、という処理になる。(s,t)の数16の値を記憶する、という処理になる。(s,t)の数16の値を記憶する、という処理になる。m-1列の区間[x,y]及び第m−1列と第m−2列との関係を読み出す(第1関係読出ステップ)。(second関係読出ステップ)。最後に選択ステップと第2関係読出ステップとを、前列との関係が「左端列であることを示す情報」となるまで繰り返す。column".【0028】以下の説明を理解すれば、上述の方法を実施するような装置を作成すること、またこのような方法をコンピュータに実施させるプログラムを作成することは容易に実施できるであろう。上記のようなプログラムを記憶媒体や記憶デバイスに記憶することは、通常行われることである。[0029]【発明の実施の形態】まず、本発明の各ステップがどのように実施されるかを示す。2軸の張る平面を考える。2個のピクセルを作成する。plane.図1に、この平面構成ステップのフローを示す。ステップ100にて処理が開始し、まずデータ集合Pからデータのランダムサンプリングを行う(ステップ110)。xk,ykはデータの2つの数値属性の値を、Xはサンプリングされたデータ数をそれぞれ示す。N−1)番目に小さな値を見つけ出す(ステップ130)。見つけ出された値が、各軸のピクセルの境界値となる。このようなステップを実施することにより、平面上の各列及び各行に属するデータの数はほぼ均等になる。j)と、その中で真偽をとる属性が真であるデータpkの数v(i,j)とをカウントする(ステップ140)。ここで、u(i,j)及びv(i,j)は、上記平面上のi行j列に存在するピクセルのデータを表すので、x軸方向にj、y軸方向にi進んだ場所にあるピクセルを表すことになる点に注意する。u(i,j)及びv(i,j)を各ピクセルごとに記憶する(ステップ150)。N行列、u(i,j)及びv(i,j)が生成される。generated.【0030】上述のようにランダムサンプリングを行うのは、通常全てのデータをソートしていると時間がかかるからである。ソートしてもよいような場合もある。ランダムサンプリングで取り出されるデータの数は、30Nから50Nぐらいが好ましい。2軸ともN個に分割する例を示したが、異なる数に分割することも可能である。1000ぐらいである。about.【0031】以上述べたのは一例であって、他の方法を用いてもよい。各ピクセルの境界数値については予め定めた値を用いても良い。データ値に対して均等に分割することも、また対数的に分割することも可能である。values.【0032】また、後の処理のため以下のような処理(図2)を行っておくと、さらに全体の処理が高速化される。)を調べる(ステップ210)。−1について実施する。和計算を以下のように簡単化するために用意する。後によく用いるので用意する。以上のような準備をすれば、以下の領域切り出しステップが高速になる。このステップは直交凸領域を先に作成した平面から切り出すものである。直交凸領域の例を図3に示す。直交凸領域は、(1)y軸に平行な線との交わりが必ず連続か空であって、且つ(2)x軸に平行な線との交わりが必ず連続か空な領域を言う。図3の左側の領域は、y軸に平行な、いかなる線との交わりも連続か空であり、且つx軸に平行な、いかなる線との交わりも連続か空であるので直交凸領域であると言える。図3の右側の領域は、x軸に平行な線との交わりは必ず連続又は空であるが、y軸に平行な線でとの交わりは連続でないものを含んでいる。よって、この領域は直交凸ではない。rectilinear.【0036】先に示した直交凸領域の条件(1)のみを満たす領域をx単調な領域と言い、(2)のみを満たす領域はy単調な領域という。above,x単調な領域を切り出すものであったが、実際に本発明のようなデータマイニングにおいて当該従来技術を適用すると、縦に激しく揺れる入り組んだ領域を切り出すことが多く、人間には理解し難い形状となってしまう。NP困難となってしまう。そこで、本発明では、直交凸領域で切り出すこととする。region.【0037】直交凸領域を切り出す際には、パラメータ値θ(0以上1以下の実数)を含む数23で表されるゲインを領域全体で最大にするような直交凸領域を切り出す。ここで、パラメータθの説明をしておく。図4に示すような、横軸が切り出される領域Sに含まれるデータ数U(S)、縦軸が切り出される領域Sに含まれ且つ真偽をとる属性が真であるデータの数V(S)であるような平面を考える。point,凸包を構成する点を特に用いる。この凸包を構成する点をつなぐことにより曲線を構成し、この曲線に対し傾きθを有する直線を上から下ろして行き、最初にこの曲線と接する点を求め、この時の領域を出力する。凸包上の点は図4では黒丸で表されている。than,凸包上の点をフォーカス・イメージという。直線を下ろしていくような方法をハンドプローブという。このように、本発明では傾きθをパラメータとして入力するような方法を用いる。hull,コンフィデンス最大化ルール、サポート最大化ルールは、凸包上に必ず存在するわけではないが、近似解としては十分な点を出力することができ、また最適化エントロピ・ルール及び最適化インタクラスバリアンス・ルールについては、この凸包上に必ず存在するからである。hull.もし、コンフィデンス最大化ルール及びサポート最大化ルールの厳密解を解くとすると、実用的な時間には計算が終了しないので、近似解であっても十分に有効な結果を出力できる。-θU(S)を最大にするU(S)をX座標に有する点を求める問題となる。deformed.【0040】では、この数27をどのように解くかを考える。最初に、直交凸領域の性質を領域内部のピクセル同士の関係によって表現する。Sをピクセル平面内の直交凸領域とする。rをそれぞれSの左端、右端の列番号とする。)の下端及び上端のピクセル番号をそれぞれs(m),t(m)とする。これらの位置関係は図5を参照するとよく分かる。m−1列の区間との比較によって次のように定義する。lの列は全変化傾向に属し、上の不等式の等号が成り立つ場合、その列は複数の変化傾向に同時に属する。上の定義から直交凸領域内のどの列の区間も上の4種類のタイプのいずれかに属する。above.【0042】また、直交凸領域の性質から、ある変化傾向の列の左隣の列の変化傾向は次の条件を満たす。(1)W−Typeの左隣の列はW−Typeである。