(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
計算機が、データベースに蓄積されている複数の特徴値を含むサンプルデータからなるサンプルデータ群を読み出すステップと、
前記計算機が、各サンプルデータにおける特徴値に欠損があるか否か判定することによって、前記サンプルデータ群から、一部の特徴値が欠損しているサンプルデータである欠損データを検出するステップと、
前記計算機が、前記サンプルデータ群を、当該欠損データと欠損のない正常データとに分割するステップと、
前記計算機が、マンハッタン関数で算出される欠損データと各正常データとのマンハッタン距離を求め、前記マンハッタン距離が最小となる正常データを前記欠損データに類似する正常データとして求めるステップと、
前記計算機が、その求めた前記正常データにおける前記欠損データの欠損特徴に対応する特徴のデータを補完データとして、前記欠損データの欠損特徴に代入して補完する補完処理ステップと
を備えたことを特徴とする欠損データ補完方法。
【請求項２】
サンプルデータにおける特徴値は、量的データ又は質的データであり、
計算機が、補完データを求める前に、サンプルデータ中の量的データを正規化し、また質的データを量的データに変換するためのダミー変数に置換するクレンジング処理ステップが設けられるとともに、
前記計算機が、前記クレンジング処理されたサンプルデータを元のデータ形式に復元する復元処理ステップが設けられ、
前記計算機が、前記クレンジング処理ステップでクレンジング処理されたサンプルデータを用いてマンハッタン距離を求め、求めたマンハッタン距離にもとづいて欠損データの欠損値を補完し、
前記計算機が、前記復元処理ステップで、クレンジング処理された前記補完後のサンプルデータを元のデータ形式に復元する
ことを特徴とする請求項１記載の欠損データ補完方法。
【請求項３】
複数の特徴値を含むサンプルデータからなるサンプルデータ群を蓄積するデータベースと、計算機とを備え、
前記計算機は、
前記データベースに蓄積されているサンプルデータ群を読み出し、
各サンプルデータにおける特徴値に欠損があるか否か判定することによって、前記サンプルデータ群から、一部の特徴値が欠損しているサンプルデータである欠損データを検出し、
前記サンプルデータ群を、当該欠損データと欠損のない正常データとに分割し、
マンハッタン関数で算出される欠損データと各正常データとのマンハッタン距離を求め、前記マンハッタン距離が最小となる正常データを前記欠損データに類似する正常データとして求め、
その求めた前記正常データにおける前記欠損データの欠損特徴に対応する特徴のデータを補完データとして、前記欠損データの欠損特徴に代入して補完する
ことを特徴とする欠損データ補完システム。
【請求項４】
サンプルデータにおける特徴値は、量的データ又は質的データであり、
計算機は、
補完データを求める前に、サンプルデータ中の量的データを正規化し、また質的データを量的データに変換するためのダミー変数に置換するクレンジング処理を行うとともに、
前記クレンジング処理されたサンプルデータを用いてマンハッタン距離を求め、前記求めたマンハッタン距離にもとづいて欠損データの欠損値を補完し、
前記クレンジング処理された前記補完後のサンプルデータを元のデータ形式に復元する
ことを特徴とする請求項３記載の欠損データ補完システム。
【請求項５】
計算機は、補完処理を完了する前に、補完データを画面表示させることを特徴とする請求項３又は請求項４記載の欠損データ補完システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、データマイニングを実行するために、データベース内のサンプルデータの欠損データを補完する欠損データ補完方法及び欠損データ補完システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
大規模データベースから貴重な情報だけを計算機で自動的に発掘することをデータマイニングという。データマイニングは、データベースに大量のデータを蓄積しておくだけで、その大量のデータを自動的に計算機が解析して、人間には思いもつかなかった規則性を発見してくれる。
【０００３】
データマイニングを行う場合には、例えば、アンケートなどをとってサンプルデータを収集し、そのサンプルデータをデータベースに蓄積する必要がある。サンプルデータは、例えば、アンケートに回答してもらう人の年齢、性別、身長、体重などの様々な特徴（又は項目、属性とも言える）に分かれている。
【０００４】
ここで、アンケートに回答した人がサンプルデータの全ての特徴について回答しなかったなどの場合には、データベースに蓄積するサンプルデータに欠損が生じる。この場合、欠損したサンプルデータ全体又は回答されなかった一部の特徴のデータを単に削除してしまうと、データ削除が重なり合って全体として多大な情報量損失となってしまうため、データマイニングにおける解析品質（解析精度）の低下につながり、好ましくない。そこで、信頼性の高いデータマイニングを行うために、データベースに蓄積するサンプルデータの欠損を補完する必要がある。
【０００５】
従来の欠損データの補完方法としては、次のような方法があった。第１の方法は、計算機がデータベース内のサンプルデータに欠損が存在すると判断（検出）した場合、警告メッセージ（エラーメッセージ）などを流すことによってサンプルデータの欠損の存在を作業者に知らせ、作業者が、逐一、手作業で欠損したデータの補完処理を行うものである。第２の方法は、解析計算がエラー処理とならないようにするために、計算機が欠損したデータに対して典型的な値や平均値などを代入する暫定的な補完処理を自動的に行うものである。このように、サンプルデータの欠損を補完することにより、計算機が、エラーを発生することなく、サンプルデータに基づいてデータマイニングの解析計算を実行することが可能となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来の欠損データ補完方法では、次のような課題があった。まず、第１の方法では、作業者が手作業で欠損したデータの補完処理を行うので、大規模データベースにおける大量のサンプルデータの全ての欠損を補完するためには、作業者にとって多大な労力がかかってしまう。
【０００７】
また、第２の方法では、典型的な値や平均値などの画一的な値を欠損したデータに代入することによって補完処理を行うので、サンプルデータが保持する本来の情報能力を大幅に低下させ、データマイニングの解析結果に平均化現象を生じさせる結果、解析品質を大幅に低下させてしまう。また、欠損データに代入する画一的な値は解析者（欠損したデータに値を代入する者）の固定概念に影響されるため、データマイニングの解析結果も解析者の主観に偏った知識に基づく結果しか得られず、信頼性の高い解析結果を得ることが困難となってしまう。
【０００８】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、サンプルデータの欠損個所の補完データを自動的に算出して、作業者の労力を極力削減することができる欠損データ補完方法及び欠損データ補完システムを得ることを目的とする。
【０００９】
また、この発明は、サンプルデータの情報能力を損なうことのない最適な値の補完データを算出することができる欠損データ補完方法及び欠損データ補完システムを得ることを目的とする。
【００１０】
尚、上記従来技術に示した欠損データ補完方法以外に、例えば、特開平１０−１７１８３４号公報にも、欠損データ補完方法（欠損データ補完表示方法）が記載されている。しかし、かかる公報に記載された欠損データ補完方法は、データマイニングを目的としたサンプルデータの欠損を補完するものではなく、また、データの内容もサンプルデータのように様々な特徴に分かれているものではない。従って、上記公報に記載された欠損データ補完方法と後述する本願発明における欠損データ補完方法との技術的な関連性は低いものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１及び３記載の発明に係る欠損データ補完方法及びシステムは、計算機が、データベースに蓄積されている複数の特徴値を含むサンプルデータからなるサンプルデータ群を読み出すステップと、計算機が、各サンプルデータにおける特徴値に欠損があるか否か判定することによって、読み出したサンプルデータ群から、一部の特徴値が欠損しているサンプルデータである欠損データを検出するステップと、計算機が、サンプルデータ群を、当該欠損データと欠損のない正常データとに分割するステップと、計算機が、マンハッタン関数で算出される欠損データと各正常データとのマンハッタン距離を求め、マンハッタン距離が最小となる正常データを欠損データに類似する正常データとして求めるステップと、計算機が、その求めた正常データにおける欠損データの欠損特徴に対応する特徴のデータを補完データとして、欠損データの欠損特徴に代入して補完する補完処理ステップとを備えたものである。
【００１３】
請求項２及び４記載の発明に係る欠損データ補完方法及びシステムは、計算機が、補完データを求める前に、サンプルデータ中の量的データを正規化し、また質的データを量的データに変換するためのダミー変数に置換するクレンジング処理ステップと、計算機が、クレンジング処理されたサンプルデータを元のデータ形式に復元する復元処理ステップとをさらに設け、計算機が、クレンジング処理ステップでクレンジング処理されたサンプルデータを用いてマンハッタン距離を求め、求めたマンハッタン距離にもとづいて欠損データの欠損値を補完し、計算機が、復元処理ステップで、クレンジング処理された補完後のサンプルデータを元のデータ形式に復元するものである。
【００１４】
請求項５記載の発明に係る欠損データ補完システムにおいて、計算機は、補完処理を完了する前に、補完データを画面表示させるものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
図１は、本発明の欠損データ補完システムを示すブロック図である。図において、情報源データベース１００は、データマイニングの基礎となるサンプルデータ群を蓄積（格納）するものである。サンプルデータ群は、図５（Ａ）に示すように、「年齢」「身長」「体重」及び「性別」といった多次元の特徴（又は項目、属性とも言える）からなるサンプルデータの集まりである。サンプルデータにおける各特徴のデータ（値）を特徴値という。
【００１６】
ここで、図５（Ａ）に示すように、サンプルデータ群の各サンプルデータは、全ての特徴について特徴値が格納されているわけではなく、アンケートなどでデータを収集できなかったために、一部の特徴について特徴値が欠損しているものとする。この欠損している特徴値を欠損値という。また、欠損値が存在しないサンプルデータを正常データ（図５（Ｃ）参照）といい、欠損値が存在するサンプルデータを欠損データ（図５（Ｄ）参照）というものとする。
【００１７】
欠損データ補完装置１１０は、サンプルデータ群の一部に欠損データが存在する場合、その欠損データの欠損値に対する補完データを自動的に算出して欠損値に補完する欠損データ補完処理を行うものである。この欠損データ補完装置１１０は、データクレンジング分割処理装置１１１、正常データ蓄積装置１１２、欠損データ蓄積装置１１３、欠損データ補完処理装置１１４及びデータ復元装置１１５から構成されている。
【００１８】
データクレンジング分割処理装置１１１は、情報源データベース１００からサンプルデータ群（図５（Ａ））を読み出して取得し、その取得したサンプルデータ群の各特徴値をクレンジング処理（データを洗浄する処理、具体的には、後述するように、量的データを正規化し、質的データをダミー変数に置換する処理）し（図５（Ｂ））、そのクレンジング処理したサンプルデータ群を正常データ（図５（Ｃ））と欠損データ（図５（Ｄ））とに分割して蓄積する処理を行うものである。正常データ蓄積装置１１２は、データクレンジング分割処理装置１１１がクレンジング処理後にサンプルデータ群から分割した正常データを蓄積するものであり、欠損データ蓄積装置１１３は、データクレンジング分割処理装置１１１がクレンジング処理後にサンプルデータ群から分割した欠損データを蓄積するものである。
【００１９】
欠損データ補完処理装置１１４は、欠損データ蓄積装置１１３に蓄積された各欠損データ（図６（Ａ））について、各欠損データと全ての正常データとの類似性を判断するための類似尺度（後述するマンハッタン距離、図５（Ｂ）参照）を用いて、欠損値に対応する補完データを既存の正常データから算出して（導いて）、その補完データを欠損データの欠損値に補完（代入）する処理を行うものである。データ復元装置１１５は、クレンジング処理された補完処理後のサンプルデータ群の各特徴値（図７（Ａ））を元のデータ形式の各特徴値（図７（Ｂ））に復元する（戻す）処理を行うものである。
【００２０】
補完データ制御装置１２０は、作業者に補完実施可能か否かを判断させるために、データ復元装置１１５から出力された復元後の補完データを画面表示するものである。情報源データベース１３０は、データ復元装置１１５から出力される補完後のサンプルデータ群を蓄積（格納）するものである。
【００２１】
次に、動作について説明する。
（１）データクレンジング分割処理装置１１１の動作
図２は、データクレンジング分割処理装置１１１の動作を説明するためのフローチャートである。また、図５は、データクレンジング分割処理装置１１１が処理するデータの一例を示す図である。
【００２２】
データクレンジング分割処理装置１１１は、以下のようにデータクレンジング処理を実行する。まず、データクレンジング分割処理装置１１１は、情報源データベース１００に蓄積されているサンプルデータ群から各サンプルデータの１特徴を読み出して取得する（ステップＳＴ２０１）。図５の例では、データクレンジング分割処理装置１１１は、図５（Ａ）に示すようなサンプルデータ群から例えば１特徴「年齢」を読み出して取得する。
【００２３】
次に、データクレンジング分割処理装置１１１は、取得した１特徴のタイプが、量的データ（数字のデータ）であるか質的データ（記号のデータ又はカテゴリーのデータ）であるかを判定する（ステップＳＴ２０２）。図５の例では、「年齢」「身長」「体重」は量的データに該当するが、「性別」は質的データに該当する。
【００２４】
次に、データクレンジング分割処理装置１１１は、１特徴が量的データである場合は、全てのサンプルデータの特徴値の最大値及び最小値を求め、０−１区間で正規化を実施する（ステップＳＴ２０３）。０−１区間で正規化するための計算式は、（対象サンプルデータの特徴値−特徴の最小値）／（特徴の最大値−特徴の最小値）となる。図５の例では、例えば「年齢」の最大値は３７歳であり、最小値は１０歳である。従って、３７歳を正規化すると「１．０００」となり、１０歳を正規化すると「０．０００」となる。
【００２５】
一方、データクレンジング分割処理装置１１１は、１特徴が質的データである場合は、ダミー変数を用いて、質的データである特徴の全サンプルデータを量的データに変換する（ステップＳＴ２０４）。図５の例では、「性別」は質的データであり、「女」をダミー変数「０．０００」と置換し、「男」をダミー変数「１．０００」と置換している。
【００２６】
次に、データクレンジング分割処理装置１１１は、サンプルデータの全特徴について上記クレンジング処理を実施したか否か判定する（ステップＳＴ２０５）。未だ全ての特徴について上記クレンジング処理を実施していない場合は、上記ステップＳＴ２０１に戻って上記クレンジング処理を繰り返す。一方、既に全ての特徴について上記クレンジング処理を実施している場合は、サンプルデータ群の分割処理に移行する。尚、図５の例では、特徴「年齢」をクレンジング処理した後、特徴「身長」「体重」「性別」というように順にクレンジング処理を実行していく。サンプルデータ群のクレンジング処理の結果は、図５（Ｂ）に示すような値となる。
【００２７】
サンプルデータ群の分割処理は、以下のように行われる。データクレンジング分割処理装置１１１は、情報源データベース１００のサンプルデータ群から１サンプルデータを読み出して取得し（ステップＳＴ２０６）、そのサンプルデータに欠損値が存在するか否か判定する（ステップＳＴ２０７）。
【００２８】
データクレンジング分割処理装置１１１は、サンプルデータに欠損値が存在しない場合は、正常なサンプルデータである正常データを正常データ蓄積装置１１２に蓄積し（ステップＳＴ２０８）、サンプルデータに欠損値が存在する場合は、欠損値を含むサンプルデータである欠損データを欠損データ蓄積装置１１３に蓄積する（ステップＳＴ２０９）。図５（Ｃ）は、正常データの一例を示し、また、図５（Ｄ）は、欠損データの一例を示している。
【００２９】
次に、データクレンジング分割処理装置１１１は、全サンプルデータについて上記分割処理を行ったか否か判定し（ステップＳＴ２１０）、判定の結果、全てのサンプルデータについて処理していない場合は、上記ステップＳＴ２０６に戻って上記分割処理を繰り返し、一方、全てのサンプルデータについて処理している場合は、処理を終了する。その後、欠損データ補完処理装置１１４の処理に移行される。
【００３０】
尚、図５には、サンプルデータ群（図５（Ａ））、サンプルデータ群のクレンジング結果（図５（ｂ））、正常データ（図５（Ｃ））及び欠損データ（図５（Ｄ））のいずれにも、サンプル番号及び特徴番号が記載されていないが、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）のサンプルデータ群の各サンプルデータには、上から順番にサンプル番号１，２，・・・，Ｎが付されているものとし、また、図５（Ｃ）の正常データには、上から順番にサンプル番号ａ１，ａ２，・・・，ａＮが付されているものとし、また、図５（Ｄ）の欠損データには、上から順番にサンプル番号ｂ１，ｂ２，・・・，ｂＮが付されているものとし、さらに、図５（Ａ）〜（Ｄ）の各特徴には、左から順番に特徴番号１，２，・・・，ｎが付されているものとする。
【００３１】
（２）欠損データ補完処理装置１１４の動作
図３は、欠損データ補完処理装置１１４の動作を説明するためのフローチャートである。また、図６は、欠損データ補完処理装置１１４が処理するデータの一例を示す図である。
【００３２】
欠損データ補完処理装置１１４は、欠損データ蓄積装置１１３に蓄積されている１欠損データを取り出して取得する（ステップＳＴ３０１）。図６の例では、特徴「身長」が欠損している欠損データを取り出して取得したものとしている。
【００３３】
次に、欠損データ補完処理装置１１４は、取得した１欠損データと正常データ蓄積装置１１２に蓄積されている全ての正常データとのマンハッタン距離（Ｄｉｓｔ１，Ｄｉｓｔ２，・・・，ＤｉｓｔＮ）をマンハッタン距離関数を用いて求める（算出する）（ステップＳＴ３０２）。ここで、マンハッタン距離関数は、次のような計算式で表される。
【００３４】
【数１】
0003654193.tif 000002
【００３５】
（１）式において、特徴値ｉは、特徴番号ｉに対応した特徴値である。このように、マンハッタン距離は、欠損データの各特徴値から正常データの各特徴値を引いた値の絶対値をそれぞれ出して、それらの絶対値を足し合わせた値となる。図５及び図６の例では、マンハッタン距離は、図６（Ｂ）の「距離」に示された値となる。マンハッタン距離は、１欠損データと各正常データとが、どのくらい類似しているかを数値化したものであり、その値が小さい程、両データは類似していることとなる。
【００３６】
従って、欠損データ補完処理装置１１４は、マンハッタン距離が最小となる正常データの特徴値（欠損データの欠損値に対応する特徴値）を補完候補（補完データの候補）として決定し、その補完候補を欠損データの欠損値に代入（補完）する（ステップＳＴ３０３）。図６の例では、マンハッタン距離０．１３６が最小値となっているので、その距離０．１３６に該当する正常データの特徴「身長」の特徴値「０．６９６」が補完候補となり、欠損値に代入される。
【００３７】
尚、補完データとせずに補完候補（補完データの候補）としているのは、欠損データ補完処理装置１１４で求めた値で自動的に補完を行うのでなく、作業者による最終的な判断の結果、当該値で補完しても良いと判断された場合に初めて補完が行われるように構成されているからである（即ち、未だ、補完データとして完全に決定されたわけではない）（図４のステップＳＴ４０２〜４０３参照）。
【００３８】
次に、欠損データ補完処理装置１１４は、全欠損データについて上記補完処理を実施したか否か判定し（ステップＳＴ３０４）、その判定の結果、全ての欠損データについて上記補完処理を実施していない場合には、上記ステップＳＴ３０１に戻って、上記補完処理を繰り返し、一方、全ての欠損データについて蒸気補完処理を実施している場合には、補完処理を終了する。その後、データ復元装置１１５の処理に移行される。
【００３９】
（３）データ復元装置１１５の動作
図４は、データ復元装置１１５の動作を説明するためのフローチャートである。図７は、データ復元装置１１５が処理するデータの一例を示す図である。
【００４０】
データ復元装置１１５は、クレンジング処理された補完後のサンプルデータ群の各特徴値を、情報源データベース１００に蓄積されているサンプルデータ群の特徴値を引用（参照）して、元のデータ形式の各特徴値に復元する（ステップＳＴ４０１）。図７の例では、図７（Ａ）のクレンジング処理されたデータ形式のサンプルデータ群の各特徴値を、図７（Ｂ）の元のデータ形式（情報源データベース１００に保存されたデータ形式）のサンプルデータ群の各特徴値に復元する。
【００４１】
尚、サンプルデータ群の各特徴値を復元する際、情報源データベース１００に蓄積されているサンプルデータ群の各特徴値を引用（参照）するのは、クレンジング処理及び復元処理において特徴値に誤差が生じる可能性があるので、元のサンプルデータ群の特徴値を参照することにより、そのような誤差をなくすためである。
【００４２】
次に、データ復元装置１１５は、欠損データ補完処理装置１１４による上記補完処理で求めた復元後の補完候補を補完データ制御装置１２０に出力する（ステップＳＴ４０２）。補完データ制御装置１２０は、データ復元装置１１５から出力された補完候補をディスプレイなどに画面表示する。作業者は、画面表示された補完候補をチェックして、補完候補が正常であるか否か、即ち、補完候補による補完実施可能か否かを判断する（ステップＳＴ４０３）。
【００４３】
作業者は、補完実施可能であると判断した場合（補完候補を了承した場合）は、補完された復元後のサンプルデータ群を情報源データベース１３０に蓄積して（ステップＳＴ４０４）、処理を終了する。尚、作業者が、補完実施不可能であると判断した場合（補完候補を了承しない場合）には、補完を実施せずに（補完候補を欠損値に補完（代入）せずに）、処理を終了する。
【００４４】
以上のように、この実施の形態によれば、サンプルデータに欠損値が存在する場合、その欠損データに類似する正常データをマンハッタン距離関数を用いて求めて、欠損値に対応する正常データの特徴値を補完データ（補完候補）とし、その補完データを欠損値に補完するように構成されているので、補完データを自動的に算出することができ、その結果、作業者の労力を大幅に削減することができる。
【００４５】
また、補正データをマンハッタン距離関数を用いて算出するように構成されているので、サンプルデータの情報能力を損なうことのない最適な値の補完データを算出することができ、その結果、データマイニングの解析品質を低下するのを極力防止することができる。また、多次元のサンプルデータの補完処理にも適用することができ、システムの利便性が一層向上する。
【００４６】
また、マンハッタン距離関数で補完データを求める前に、クレンジング処理を施しているので、量的データ及び質的データのいずれのデータに対しても、またサンプルデータに両データを含んでいる場合でも、補完データを算出して、補完処理を行うことができる。
【００４７】
また、補完データ（補完候補）を算出しても、この補完データを直ちに信頼するのではなく、作業者が補完データを確認するによって補完処理を行うか否かの最終的な判断を行えるように構成されているので、即ち、欠損データ補完システム（計算機）で完全自動によって補完が行われているのではなく、作業者が介入して補完が行われるように構成されているので、サンプルデータ中の特徴値が意図的に欠損されている場合（欠損値には、異常値や危険値などのように、意図的に欠損されているような場合も存在する）には、データマイニングの解析結果などが著しく信頼性を損なわれてしまうことも起こり得るが、このような事態を回避することができる。
【００４８】
【発明の効果】
以上のように、請求項１及び３記載の発明によれば、計算機が、サンプルデータ群から欠損データを検出するステップと、計算機が、サンプルデータ群を、当該欠損データと欠損のない正常データとに分割するステップと、計算機が、マンハッタン関数で算出される欠損データと各正常データとのマンハッタン距離を求め、マンハッタン距離が最小となる正常データを欠損データに類似する正常データとして求めるステップと、計算機が、その求めた正常データにおける欠損データの欠損特徴に対応する特徴のデータを補完データとして、欠損データの欠損特徴に代入して補完する補完処理ステップとを備えたので、補完データを自動的に算出することができ、その結果、作業者の労力を大幅に削減することができる。
【００５０】
請求項２及び４記載の発明に係る欠損データ補完方法及びシステムは、計算機が、補完データを求める前に、サンプルデータ中の量的データを正規化し、また質的データを量的データに変換するためのダミー変数に置換するクレンジング処理ステップと、計算機が、クレンジング処理されたサンプルデータを元のデータ形式に復元する復元処理ステップとをさらに設け、計算機が、クレンジング処理ステップでクレンジング処理されたサンプルデータを用いてマンハッタン距離を求め、求めたマンハッタン距離にもとづいて欠損データの欠損値を補完し、計算機が、復元処理ステップで、クレンジング処理された補完後のサンプルデータを元のデータ形式に復元するたので、量的データ及び質的データのいずれのデータに対しても、またサンプルデータに両データを含んでいる場合でも、補完データを算出して、補完処理を行うことができる。
【００５１】
請求項５記載の発明に係る欠損データ補完システムにおいて、計算機は、補完処理を完了する前に、補完データを画面表示させるので、サンプルデータ中の特徴値が意図的に欠損されている場合でも、データマイニングの解析結果などが著しく信頼性を損なわれてしまうような事態を回避することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の欠損データ補完システムを示すブロック図である。
【図２】  データクレンジング分割処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】  欠損データ補完処理装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】  データ復元装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】  データクレンジング分割処理装置が処理するデータの一例を示す図である。
【図６】  欠損データ補完処理装置が処理するデータの一例を示す図である。
【図７】  データ復元装置が処理するデータの一例を示す図である。
【符号の説明】
１００，１３０  情報源データベース（データベース）
１１１  データクレンジング分割処理装置（欠損検出分割処理部、データクレンジング処理部）
１１２  正常データ蓄積装置
１１３  欠損データ蓄積装置
１１４  欠損データ補完処理装置（補完処理部）
１１５  データ復元装置（復元処理部）
１１０  欠損データ補完装置
１２０  補完データ制御装置（補完データ制御部）
【図１】
0003654193.tif 000003
【図２】
0003654193.tif 000004
【図３】
0003654193.tif 000005
【図４】
0003654193.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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