seen.【0081】次に、第m−1列で領域は左端となる場合もあるので、[x,y]が左端を表す値であるか判断される(ステップ1660)。左端であれば、ここで処理は終了する(ステップ1680)。YをXとして、[x,y]を[s,t]として、m−1をmとし(ステップ1670)、ステップ1650に戻る。このように、[x,y]が左端を表す値となるまで、この処理を繰り返せば、最大のゲイン値を有する直交凸領域の各列の区間を得ることができる。以上のように求まった直交凸領域Sは、前記平面のどの部分を占めているかは、先のステップによりわかっているので、その領域Sに属するデータを取り出すことになる。通常各データは、真偽をとる属性及び数値属性のみならず、他の属性も有しているから、例えばダイレクトメールを送るのであれば、住所氏名といった属性を取り出すようになる。ここまでくると、取り出すべきデータは特定されているから、通常のデータベースの検索に過ぎないので、これ以上詳しく述べない。その外形がよくわかるようにして、ユーザに提示するようにしてもよい。user.【0083】以上のような各ステップを実施すれば、ある条件θに対する、データ間結合ルールの1つを求めることができる。この条件θをどのように設定するかということは、1つの問題である。通常、ある条件θ1つでは、問題の解決にならない場合が多い。以上の各ステップ、特に(2)領域切り出しステップをエンジンとして用い、どのように先に述べた4つの一般的なルール及び他のルール等を導き出すかを以下に示す。幾つかのθに対応するフォーカス・イメージSを連続的に示し、動画を作成することにより、切り出される領域の大きさ及び形状をユーザの判断により決定させる場合を考える。determined.【0085】この処理を図20に示す。800にて開始された処理は、まずθ1を入力することにより、上述したプロセスにてフォーカス・イメージS1を見つけ出す(ステップ810)。ユーザにθ2を入力させ、同様にフォーカス・イメージS2を見つけ出す(ステップ820)。このようにして2つのフォーカス・イメージが求まると、それぞれに含まれるデータ数U(S1),U(S2)及び真偽をとる属性が真であるデータの数V(S1),V(S2)とを用いて、その中間にある、新たな傾きθ3を計算する(ステップ830)。830).【0086】このように新たなθ3が求まれば、さらにこのθ3に対応するフォーカス・イメージS3を求めることができる(ステップ840)。ここで、計算されたS3が既に求まっていれば、区間(θ1,θ2)にはこれ以上のフォーカス・イメージは凸包上(図4)には存在しない。θ23を用いて、ステップ830以降を実行する(ステップ860)。区間(θ1,θ3)の間にあるフォーカス・イメージを見つけ出す。この場合、次々に中間の値を計算していくようにすることも可能である。ある程度の個数フォーカス・イメージが求まったところで計算を取り止めることもできる。.theta.230以降を実行する(ステップ870)。also,この区間内に存在しているフォーカス・イメージを全て見つけ出すようにしてもよいし、所定の個数見つけ出したところで処理を終了してもよい。number.【0087】このようにして、1つ又は複数のフォーカス・イメージを見つけ出すことができた。このように求まった複数のフォーカス・イメージを連続してユーザに提示するようなことも可能である。minsup(全体のデータ数に対する領域に包含されるデータ数の割合)を入力する(ステップ910)。Umin=Usum×minsupを計算しておく。ここで図4を見てみると、最小限度サポートと記された縦の点線がこの値に対応する。1を求める(ステップ920)。このS1に含まれるデータ数U(S1)が、U(S1)>Uminを満たすかどうか判断する(ステップ930)。成立するならば、S1を解として決定し(ステップ950)、処理を終了する(ステップ990)。成り立たない場合、フォーカス・イメージS2を平面全体を表すイメージとする。U(S2)=Usum,V(S2)=Vsumと代入する(ステップ940)。XXを介して図22に移行する。XX.【0089】図22では、XXから始まり、新たな条件θを求め、このθに対するフォーカス・イメージSを計算する(ステップ1400)。