(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去における属性データを記憶する記憶手段と、
クラスタ数決定手段と、
クラスタリング手段と、
結果解析手段と、
出力手段と、
を備え、
前記クラスタ数決定手段は、前記記憶手段に記憶されている属性データを読み出して集計し、前記属性データを集計した結果から、対象データの正常クラスと不良クラスの比率であるクラス比をもとに、クラスタ数を決定し、
前記クラスタリング手段は、前記クラスタ数決定手段で決定されたクラスタ数及び前記クラスタ数決定手段で集計された属性データを受け取ってクラスタリングを行い、
前記結果解析手段は、前記クラスタリング手段から出力されるクラスタリング結果を受け取り、前記クラスタリング結果を前記出力手段に表示して処理を終了するか、あるいは、再度クラスタ数を変更してクラスタリングを行うかを判定するための解析を行う、
ことを特徴とするクラスタ分類装置。
【請求項２】
前記結果解析手段が、各クラスタのクラス比と、代表データの解析と、クラスタ内の類似データとを表示する、ことを特徴とする請求項１に記載のクラスタ分類装置。
【請求項３】
過去における属性データを格納する記憶手段と、クラスタ数決定手段と、クラスタリング手段と、結果解析手段とを備えたデータ処理装置によるクラスタ分類方法であって、
前記クラスタ数決定手段が、前記記憶手段に格納された属性データを前記記憶手段から読み出して集計し、前記属性データを集計した結果から、対象データの正常クラスと不良クラスの比率であるクラス比をもとに、クラスタ数を決定するステップと、
前記クラスタリング手段が、前記クラスタ数決定手段で決定されたクラスタ数及び前記クラスタ数決定手段で集計された属性データを受け取ってクラスタリングを行うステップと、
前記結果解析手段が、前記クラスタリング手段から出力されるクラスタリング結果を受け取り、前記クラスタリング結果を前記出力手段に表示して処理を終了するか、あるいは、再度クラスタ数を変更してクラスタリングを行うかを判定するための解析を行うステップと、
を含む、ことを特徴とするクラスタ分類方法。
【請求項４】
前記結果解析手段が、各クラスタのクラス比と、代表データの解析と、クラスタ内の類似データを出力装置に出力する工程をさらに含む、ことを特徴とする請求項３に記載のクラスタ分類方法。
【請求項５】
記憶部と出力装置を含むコンピュータに、
（ａ）過去における属性データを記憶部に記憶する処理と、
（ｂ）前記記憶部に記憶されている属性データを前記記憶部から読み出して集計し、前記属性データを集計した結果から、対象データの正常クラスと不良クラスの比率であるクラス比をもとに、クラスタ数を決定する処理と、
（ｃ）前記ステップ（ｂ）で決定された前記クラスタ数及び前記集計された属性データを受け取り、クラスタリングを行う処理と、
（ｄ）前記ステップ（ｃ）によるクラスタリング結果を受け取り、前記クラスタリング結果を前記出力装置に表示して処理を終了するか、あるいは、再度クラスタ数を変更してクラスタリングを行うかを判定するための解析を行う処理と、
を実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【請求項６】
請求項５記載の記録媒体において、前記結果解析処理が、各クラスタのクラス比と、代表データの解析と、クラスタ内の類似データとを表示するものであり、前記結果解析処理を、前記コンピュータで実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【請求項７】
過去における属性データを格納する記憶手段と、クラスタ数決定手段と、クラスタリング手段と、結果解析手段と、入力装置と、表示装置を備えたデータ処理装置によるクラスタ分類方法であって、
（ａ）前記クラスタ数決定手段が、記憶部に記憶されている属性データを読み出し、クラスタリングに用いる属性データの整形、及び属性データの集計を行い、対象データの正常クラスと不良クラスの比率であるクラス比をもとに、クラスタ数を決定するステップと、
（ｂ）前記クラスタリング手段が、前記クラスタ数で、前記属性データのクラスタリングを行うステップと、
（ｃ）前記結果解析手段が、前記クラスタリング手段による前記クラスタリング結果を受け取り、前記表示装置に表示出力して処理を終了するか、あるいは、再度クラスタ数を変更してクラスタリングを行うかを判定するための解析を行うステップと、
（ｄ）前記結果の表示出力から、各クラスタに属するデータについてデータの傾向を把握でき分類を終了する場合に、前記入力装置からの指示を受けてクラスタリングを終了するステップと、
（ｅ）前記結果の表示出力から、さらに分析が必要との指示があった場合、クラスタ数を変更し、変更したクラスタ数で、前記ステップ（ｂ）に戻り再度クラスタリングを行うステップと、
を含むことを特徴とするクラスタ分類方法。
【請求項８】
前記結果解析手段が、前記解析結果に基づき、ほとんどが正常データであるクラスタ、ほとんどが不良データであるクラスタ、正常データと不良データが混在するクラスタという具合に、ユーザが一目で理解可能な表示形式で前記表示装置に表示する、ことを特徴とする請求項７記載のクラスタ分類方法。
【請求項９】
前記結果解析手段が、各クラスタのクラス比と、代表データの解析と、クラスタ内の類似データとを表示する、ことを特徴とする請求項７記載のクラスタ分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、クラスタ分類装置、クラスタ分類方法及びクラスタ分類用プログラムを記録した記録媒体に関し、特に、性質の異なる少なくとも２種以上のデータを含むデータ集合(データ空間)から、特徴的なデータの部分集合(データ領域)を取り出すことによって対象データの分類、分析を目的とするクラスタ分類装置、クラスタ分類方法及びクラスタ分類用プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
大量の顧客データや商品データのような属性データを利用して、与信審査、マーケティング等を行う場合、対象データの分類を行う必要が生じる。
【０００３】
例えば、与信審査では新規顧客が返済可能であるか否かを判定するために顧客データの分類が必要である。
【０００４】
また、マーケティングにおいては、顧客を購買傾向や興味を持ちそうな製品毎に分類できると非常に有用な情報が得られる。
【０００５】
以下では、与信審査を例にデータ分類について説明する。このようなデータ分類においては、従来より、各種方法や装置が提案されているが、その多くは、対象データ空間中に、分類境界面を構築するクラス分類を行うものである。
【０００６】
ところが、現実の属性データの分類では、異なるクラス間の重なりが大きく、データ空間内に境界面を構築して分類する方法では、どのように境界面を構築してたとしても、分類性能に限界が生じることが頻繁に起こりうる。例えば、与信審査で、ローンを返却できない顧客データ(不良データ)の一部は、遅れ等がなく正常に返済した顧客のデータ(正常データ)と属性が重なる場合がある。
【０００７】
また、無理やり境界面を構築する分類方法では、意味のある特徴を持つデータも単なる正分類、誤分類として認識されるのみである場合が多い。例えば、与信審査において、過去の事例では幸運にもローンの返済が出来たが、確率的にはローンの返済が難しい属性を持つ顧客は、返済可能性が困難な顧客として認識されるべきであるが、分類境界面を構築するような手法では、このような認識は難しい。
【０００８】
上記のような問題を解決する方法として、データ空間を境界面で分離するのではなく、データ空間中から特徴的な領域を取り出す方法が知られている。
【０００９】
例えば、ローン与信の顧客データ空間中から「正常顧客の多い領域」、「不良顧客の多い領域」、「正常、不良顧客が混在している領域」という特徴的な領域を取り出すことによって、過去の顧客データの詳しい分析が可能になる。
【００１０】
さらに、新規の顧客に対しても、単に「正常」、「不良」の判定を行うだけでなく、「正常である可能性が高い」等の判定を、過去の事例をもとにした確率値とともに示すことが出来る。
【００１１】
また、過去の事例から該当する新規顧客に属性が近い顧客リストを取り出すことも可能である。
【００１２】
上記の要件を満たす技術は、クラス分類というよりも、むしろクラスタリングの技術といえる。つまり、前述の例に示すような、「正常顧客の多い領域」、「不良顧客の多い領域」、「正常、不良顧客が混在している領域」という特徴領域をクラスタとして取り出して、分類、分析を行うのである。
【００１３】
クラスタリングの代表的手法としては、最尤推定法、K-means法、LBG法、階層的方法等が挙げられる。
【００１４】
このうち、最尤推定法、K-means法、LBG法は、クラスタ数、位置、データの分布形状を仮定して、分類、分析を実行する手法である。ところが、現実のデータを扱う場合には、分類前にはクラスタ数、位置、データの分布形状は未知であることがほとんどであるため、仮定を間違えたり、適切な初期値を設定できない可能性がある。このような場合には、これらのクラスタリング手法（最尤推定法、K-means法、LBG法、階層的方法等）では、優れた性能は期待できない。
【００１５】
また、階層的方法は、ユーザが定義したデータ間、クラスタ間の距離を基に、データを逐次的に統合、分割してクラスタリングを行う手法であるが、分割、統合処理の手順やアルゴリズムの初期状態の設定によって結果が大きく変化するという問題点を有している。
【００１６】
上記の問題点を解決する方法として、自己組織化特徴写像(Self-Organizing Map, 「ＳＯＭ」という)が知られている。
【００１７】
ＳＯＭは、分類前にクラスタ数や位置、データの分布形状を仮定する必要なしに、クラスタリングを行うことが可能である。
【００１８】
このＳＯＭについて以下に説明する。図１０は、ＳＯＭを説明するための図である。図１０を参照すると、ＳＯＭは、入力層５１、競合層５２からなる、２層のニューラルネットワークである。入力層５１のユニット数は、対象ベクトルデータの次元数に等しい。競合層５２では、競合層ユニットが、２次元に配置されており、各競合層ユニットは、入力層ユニットと全結合している。
【００１９】
ＳＯＭを使ってクラスタリングを行うと、最終的に１個以上の競合層ユニットが１個のクラスタに対応することになる。
【００２０】
つまり、各クラスタに属する過去のデータは、各クラスタに対応する競合層ユニットのいずれかに割当てられる。
【００２１】
ＳＯＭによるクラスタリング処理を説明する。ＳＯＭでは、
1)入力データに対する競合層ユニットによる競合、及び、
2)競合に勝った競合層ユニット及び勝った競合層ユニットに競合層上で近傍であるユニットの結合の重みベクトルの更新、
という２段階でクラスタリング処理を行う。
【００２２】
競合層ユニット数が、Ｍ個の場合、各競合層ユニットには、番号i = 1、...、Mが付与されている。第i競合層ユニットの入力層との間の結合の重みベクトルをwiとする。
【００２３】
過去のデータxを入力した場合、データ空間中で、xに最近接となる競合層の重みベクトルwcを見つける。
【００２４】
つまり、
0003636016.tif 000002
【００２５】
である。このwcが競合で勝利した競合層ユニットである。
【００２６】
このとき、各競合層ユニットの重みベクトルに対して、以下の更新を施す。
【００２７】
0003636016.tif 000003
【００２８】
ここで、Ncは第c競合層ユニットの近傍、α(t)は学習係数、tは時刻を表す。
【００２９】
更新を繰り返しながら、Ncとα(t)は徐々に小さくする。
【００３０】
以上の処理によって、競合層ユニットの結合の重みベクトルは、対象データ空間を代表するベクトルとなる。そして、各競合層ユニットの結合の重みベクトルは、その重みベクトルを最近接とする部分空間の代表データとなる。
【００３１】
さらに、各重みベクトルを最近接とする過去の顧客データは、各重みベクトルに対応する競合層ユニットに割当てられて、クラスタリングが実現できることになる。
【００３２】
ＳＯＭについては、例えばT. Kohonenによる文献（“Self-Organizing Map”， Proc. IEEE,Vol. 78, No. 9, pp. 1464-1480 (1990年)）（「文献１」という）に詳しい。
【００３３】
【発明が解決しようとする課題】
上記のＳＯＭの性質をクラスタリングに利用した方法は、これまでも提案されているが、前述した特徴的領域を効果的に取り出すためには、競合層ユニット数がデータに適応している必要がある。
【００３４】
また例えば特開平10-283336号公報、特開平8-36557号公報、特開平7-64948号公報、特開平2-211576号公報等に記載される方法は、競合層ユニット数を初期的に与えて単純にＳＯＭを利用しているだけであるため、異なるクラス間に重なりが存在するデータ集合から必ずしも適当な特徴領域を取り出せない。
【００３５】
また、例えば特開平5-205058号公報に記載されるクラスタリング方法では、最適なクラスタを得るために、競合層ユニット数を順次変化させて、それぞれの場合を調べる方法を用いているが、対象データに依らず機械的にクラスタ数が1個の場合から、あらかじめデータに対する事前知識なしに決めた最大クラスタ数までクラスタリングを繰り返すため、無駄な処理が多い。
【００３６】
さらに、各クラスタ数を調べた後で行う評価は、各クラスタごとの各データと代表データの間の距離の平均値、及びクラスタ内のデータの平均値をもとにしているため、やはり本質的に異なるクラス間に重なりのあるデータを取扱うには不適切である。
【００３７】
そして上記各特許公開公報に記載されている装置等では、ＳＯＭのオリジナルアルゴリズムをそのまま用いているだけであり、ＳＯＭアルゴリズム特有の性質により、一部のクラスタにのみデータが集中し、各クラスタの傾向が明確に取り出せない場合がある。
【００３８】
このように、例えば与信審査、マーケティング等で分類対象とする属性データはクラス間に重なりが発生することが多いのにもかかわらず、従来より、提案されている、多くのクラス分類及びクラスタリング手法ではクラス間の重なりを考慮しないでむりやり分類しているだけであり、適切に対応できていない。
【００３９】
したがって、本発明は、上記問題点に鑑みて創案されたものであって、その目的は、異なるクラス間に重なりが存在する、例えば与信審査、マーケティング等で用いられている現実の属性データから、特徴的なデータの部分集合(領域)を取り出すことにより分類、分析を行い、分類精度及び性能を向上する装置及び方法並びに記録媒体を提供することにある。これ以外の本発明の目的、利点、特徴等は、以下の説明から、当業者には、直ちに明らかとされるであろう。
【００４０】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成する本発明に係る装置は、過去における属性データを記憶する過去属性データ記憶手段と、前記過去属性データ記憶手段に記憶されている属性データを受け取り、その属性データに対応したクラスタ数を決定するクラスタ数決定手段と、前記クラスタ数決定手段から、クラスタ数及び属性データを受け取り、クラスタリングを行うクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段から、クラスタリング結果を受け取り、結果の解析を行う結果解析手段とを備えている。
【００４１】
また本発明に係る装置においては、結果の出力を行う出力手段と、クラスタ数の指定を行うための入力手段とを備え、前記結果解析手段の解析結果を見ながら前記クラスタ数決定手段を用いて、最適なクラスタ数をユーザが指定することが可能としている。
【００４２】
本発明に係る装置においては、前記クラスタ数決定手段が、対象データのクラス比をもとにクラスタ数を決定する。また、本発明に係る装置においては、前記結果解析手段が、各クラスタのクラス比、代表データ及びクラスタ内のデータ間の類似性を解析する。前記属性データは、顧客データであることを特徴とする。
【００４３】
また本発明に係る方法は、過去における属性データを記憶手段に格納するステップと、前記記憶手段に格納された属性データに対応したクラスタ数を決定するステップと、前記決定されたクラスタ数と属性データを受け取ってクラスタリングを行うステップと、クラスタリング結果の解析を行うステップと、を含む。
【００４４】
本発明に係る方法においては、前記解析結果に基づき、最適なクラスタ数をユーザが指定して、対象データの分析を可能としている。また、本発明に係る方法においては、前記クラスタ数を決定するステップにおいて、対象データのクラス比をもとに、クラスタ数を決定する。さらに、本発明に係る方法においては、前記クラスタリング結果の解析を行うステップにおいて、各クラスタのクラス比、代表データ、及び、クラスタ内のデータ間の類似性を解析することもその特徴の一つとしている。
【００４５】
本発明は、与信審査において新規顧客が返済可能であるか否かを判定するための顧客データの分類のための顧客データ分類、マーケティングにおいて顧客を購買傾向や興味を持ちそうな製品毎に分類するためのデータ分類等のビジネスに用いて好適とされる。
【００４６】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について以下に説明する。本発明のクラスタ分類装置は、その好ましい一実施の形態において、過去における属性データを過去属性データ記憶手段（２１）に記憶し、過去属性データ記憶手段（２１）に記憶されている属性データを受け取り、クラスタ数決定手段（３１）で、受け取った属性データに対応したクラスタ数を決定し、クラスタ数決定手段（３１）からクラスタ数及び属性データを受け取ってクラスタリング手段（３２）でクラスタリングを行い、クラスタリング手段（３２）からのクラスタリング結果を受け取り、結果解析手段（３３）で結果の解析を行う。
【００４７】
クラスタリング手段（３２）では、分類前にデータの分布等を仮定する必要なく、クラスタリングを行うことで、データ空間中の特徴領域を抽出する。
【００４８】
結果解析手段（３３）で各クラスタについて解析し、解析結果を基に、クラスタ数決定手段（３１）を用いて、対象データに適合したクラスタ数を決定することが出来る。
【００４９】
さらに、クラス間の重なりがある領域と重なりがない領域を抽出できるまで、クラスタ数決定手段（３１）、クラスタリング手段（３２）、結果解析手段（３３）の処理を繰り返すことによって、特徴的データ領域を抽出し、各特徴データ集合を分析することによって、高精度なデータ分類及び新規データの分類判定が可能になる。
【００５０】
本発明の方法は、その好ましい一実施の形態において、（ａ）過去における属性データを記憶手段に格納するステップと、（ｂ）前記記憶手段に格納された属性データに対応したクラスタ数を決定するステップと、（ｃ）前記決定されたクラスタ数と属性データを受け取ってクラスタリングを行うステップと、（ｄ）クラスタリング結果の解析を行うステップと、を含む。
【００５１】
本発明によれば、解析結果に基づき、最適なクラスタ数をユーザが指定して、対象データの分析を可能としている。
【００５２】
本発明においては、対象データのクラス比を基にクラスタ数を決定している。
【００５３】
本発明においては、前記結果解析が、各クラスタのクラス比、代表データ及びクラスタ内のデータ間の類似性を解析する。
【００５４】
本発明において、コンピュータ等のデータ処理装置で実行されるプログラムは、（ａ）過去における属性データを過去属性データ記憶部に記憶する処理と、
（ｂ）過去属性データ記憶部に記憶されている属性データを受け取り、前記属性データに対応したクラスタ数を決定するクラスタ数決定処理と、
（ｃ）クラスタ数決定処理から、クラスタ数及び属性データを受け取り、クラスタリングを行うクラスタリング処理と、
（ｄ）前記クラスタリング処理から、クラスタリング結果を受け取り、結果の解析を行う結果解析処理と、を含み、前記（ａ）乃至（ｄ）の各処理をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録した記録媒体、あるいは該プログラムを担持する無線・有線通信媒体から、該プログラムをデータ処理装置に読み出して実行することで本発明を実施することができる。
【００５５】
【実施例】
上記した本発明の実施の形態についてさらに詳細に説明するため、本発明の実施例について図面を参照して以下に説明する。
【００５６】
図１は、本発明の一実施例の構成を示す図である。図１を参照すると、本発明の一実施例は、キーボード等の入力装置１と、情報を記憶する記憶装置２と、プログラム制御により動作するデータ処理装置３と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置４と、を備えている。
【００５７】
データ処理装置３は、クラスタ数決定部３１と、クラスタリング部３２と、結果解析部３３と、を備えている。
【００５８】
記憶装置２は、入力装置１から入力された過去における属性データを記憶する過去属性データ記憶部２１を備えている。
【００５９】
クラスタ数決定部３１は、過去属性データ記憶部２１に記憶されている過去の属性データを読み出し、該属性データをクラスタリングが可能な形態に整形し、集計する。
【００６０】
クラスタ数決定部３１は、過去属性データ記憶部２１に記憶されている属性データを集計した結果から、初期クラスタ数を設定する。
【００６１】
クラスタリング部３２は、クラスタ数決定部３１でクラスタリング可能な形態に整形し、集計された属性データを受け取り、ＳＯＭのアルゴリズムに従って、クラスタリングを行う。ＳＯＭのアルゴリズムについては、前述した、例えばT. Kohonenの文献１の記載が参照される。
【００６２】
クラスタリング部３２において、ＳＯＭのオリジナルアルゴリズムを用いた場合、ＳＯＭアルゴリズム特有の性質により、一部のクラスタにのみ競合の勝利が集中することによって、競合層全体で対象データ全体の傾向が把握できなくなり、各クラスタの傾向が明確に取り出せない場合がある。
【００６３】
このような場合には、良心メカニズムアルゴリズムを用いて、補正を行うことで、上記の状況が回避される。良心メカニズムアルゴリズムとは、クラスタリング処理過程の競合の勝利履歴を基にして、競合に補正を行うことによって、競合層全体で、対象データ全体の傾向を把握することを可能にするアルゴリズムである。ＳＯＭのオリジナルアルゴリズムに発生し得る上記の問題点、及び、良心メカニズムアルゴリズムについては、D. DeSienoによる文献（“Adding a Conscience to Competitive Learning,”Proc. Int. Conf. on Neural Networks, I, pp. 117-124 (1988)）（「文献２」という）等の記載が参照される。
【００６４】
結果解析部３３は、クラスタリング部３２から、クラスタリング結果を受け取り、結果を出力装置４に表示して処理を終了するか、あるいは、再度クラスタ数を変更してクラスタリングを行うかを判定するための解析を行う。
【００６５】
結果解析の結果、各クラスタの傾向が明確化できなかった場合には、傾向が明確化するまで、クラスタ数を変更して、上記したクラスタリング処理と結果解析を繰り返す。
【００６６】
上記処理によって、対象データ空間中の特徴的データ領域を、クラスタとして取り出すことが可能となり、その結果を用いて、クラス間に重なりのあるデータでも分類を行うことが可能になる。例えば、あるデータが、あるクラスのデータが多く属するクラスタに割当てられた場合、当該データは、そのクラスに属する可能性が高い。
【００６７】
また、あるデータが複数クラスのデータが属するクラスタに割当てられた場合には、当該データが、確実に特定クラスに属する確率は低くなる。さらに、その確率を過去データの集計によって概算することも可能になる。
【００６８】
図２は、本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャートである。以下では、図３に示す顧客データ（属性、年齢、性別、年収、職業、業種、婚姻、返済状況等）を用いて金融機関における与信審査を行う場合を例に、本発明の一実施例の動作について説明する。
【００６９】
動作を開始すると(図２のステップ１０１)、クラスタ数決定部３１において、クラスタリングに用いる属性データの整形、集計を行い、初期クラスタ数の設定を行う(図２のステップ１０２)。
【００７０】
属性データの整形は、例えば、図４のようなテーブルを利用して行う。図５は、図３に示した顧客データについて属性データを整形した例を示す図である。
【００７１】
図２のステップ１０２における初期クラスタ数の設定は、例えば次のように行う。返済遅れ等なく正常に返済が出来た顧客のデータ(正常データ)と、返済遅れ等の異常が発生した顧客のデータ(不良データ)の個数比を調べる。多くの場合、特殊なデータ(この例では、不良データ)は個数が少ない。
【００７２】
良心メカニズムアルゴリズムを利用して、各クラスタに同数のデータが割当てられることを想定した場合、不良データのみのクラスタと、正常データのみのクラスタが生成できれば理想的である。
【００７３】
したがって、初期クラスタ数の一例は、データ全体数を不良データ数で割った値に近い整数値とするものである。例えば、正常データが900個、不良データが100個のデータについてクラスタリングを行う場合は、初期クラスタ数は10個とする。
【００７４】
クラスタ数決定部３１は、クラスタリング用のデータと初期クラスタ数をクラスタリング部３２に渡す。
【００７５】
次に、クラスタリング部３２において、クラスタ数決定部３１から受け取った初期クラスタ数で、ＳＯＭのアルゴリズムに従ってクラスタリングを行う(図２のステップ１０３)。
【００７６】
ＳＯＭのアルゴリズムについては、例えば前述したT. Kohonenによる文献１の記載が参照される。
【００７７】
クラスタリング部３２は、クラスタリング結果を結果解析部３３に送る。
【００７８】
結果解析部３３は、クラスタリング部３２からクラスタリング結果を受け取り、解析する(図２のステップ１０４)。
【００７９】
結果解析部３３は、解析結果を出力装置４に渡し、出力装置４は、受け取った結果を表示する(図２のステップ１０５)。
【００８０】
結果解析部３３で行われる解析として、例えば、クラスタリングの結果、各クラスタに属するデータの正常／不良比を求める。各クラスタに属するデータの正常／不良比を調べた結果、「属するデータのほとんどが正常データであるクラスタ」、「属するデータのほとんどが不良データであるクラスタ」、「属するデータのほぼ半数が正常、ほぼ半数が不良であるクラスタ」等が求まっており、ユーザが顧客データの傾向を把握できれば、ユーザの判断で(図２のステップ１０６)、クラスタリングを終了する(図２のステップ１０８)。
【００８１】
結果解析部３３が、出力装置４に上記の正常／不良比を送る場合には、図３に示すようなグラフィカルデータも併せて送ることによってユーザの理解をさらに助けることができるようになる。
【００８２】
図６は、ＳＯＭの競合層を図式化したものであり、前述した通り、各競合層ユニットがそれぞれ別々のクラスタに対応する。
【００８３】
図６は、各クラスタに属する顧客データの正常/不良比を円グラフ表示している。図６に示す例では、
・競合層ユニット１が「属するデータのほとんどが正常データであるクラスタ」、
・競合層ユニット４が「属するデータのほとんどが不良データであるクラスタ」、
・競合層ユニット２及び競合層ユニット３が「正常、不良データが混在するクラスタ」
であることがわかる。
【００８４】
また、各競合層ユニット(クラスタ)をクリックすることによって、図７に示すように、各クラスタに属する顧客データを表示することで、各クラスタに属する顧客データを詳細に分析することが出来る。
【００８５】
図７において、「代表データ」とは、競合層ユニットの重みベクトルの値に対応する最も近い属性値である。
【００８６】
ここで、各クラスタに属するデータを代表データにユークリッド距離等の距離が近い順で整列させることも可能である。
【００８７】
未だ傾向が明確化していない等の理由で、ユーザがさらに分析を行うと判断した場合(図２のステップ１０６)、クラスタ数決定部３２に対して、ユーザの指示によって、クラスタ数を変更し(図２のステップ１０７)、再度クラスタリングを行い(図２のステップ１０３)、ユーザが満足できる結果が得られるまで上記の処理を繰り返す。
【００８８】
クラスタ数の変更は、例えば、上記したように、１０個のクラスタで傾向が明確化しなかった場合は、より細かくクラスタ分割を行うことによって、傾向が出る可能性があるので、各クラスタに、５０個ずつデータが割当てられることを想定して、クラスタ数を２０個に増加させる。
【００８９】
ユーザが満足できるクラスタリング結果が得られた後には、新規の顧客の判定を行うことができる。その方法について、以下に説明する。
【００９０】
新規の顧客データが入力装置１から入力されると、クラスタリング部３２は、新規の顧客データに最も近い重みを持つ競合層ユニット、すなわちクラスタを発見し、結果を結果解析部３３に渡す。
【００９１】
最近接と判断されたクラスタ内に属するデータのクラスを集計することによって新規顧客データの判定を行うことが出来る。
【００９２】
結果解析部３４は、解析した結果を出力装置４に渡し、出力装置４では、その結果を表示する。図８は、その表示例を示す図である。図８において、新規入力顧客データが属する競合層ユニット、すなわち競合層ユニット４に対応するクラスタが画面上で光り、光ったクラスタをマウス等でクリックした際に、入力した新規データ及び、その新規データに近い過去の顧客データが整列されて、表示されている。
【００９３】
図８に示す例では、新規顧客に最近接のクラスタは不良データが多数属するクラスタであるため、新規顧客データは返済遅れ等が発生する可能性が高いと判定できる。もちろん、クラスタに属する過去のデータ数から、新規データが不良である確率を計算することも出来る。
【００９４】
なお、前記実施例において、過去属性データ記憶部２１は、例えば、磁気ディスク装置、半導体メモリ記憶装置等の書き込み及び読み出し可能な記憶装置が用いられる。
【００９５】
また、クラスタ数決定部３１、クラスタリング部３２、結果解析部３３を含む、プログラム制御されるデータ処理装置３はパーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置からなる。
【００９６】
さらに、入力装置１は、キーボード、マウス等の入力装置、出力装置４は、ＣＲＴディスプレイあるりは液晶ディスプレイ等よりなる。
【００９７】
次に、本発明の第２実施例について説明する。図２は、本発明の第２の実施例の構成を示す図である。
【００９８】
図９は、本発明の第２実施形態によるクラスタ分類装置の構成を示すブロック図である。図９において、図１と同一又は同等の要素には同一の参照符号が付されている。図９を参照すると、本発明の第２の実施例は、前記実施例の構成に加えて、クラスタ分類プログラムを記録した、磁気ディスク、半導体メモリその他の記録媒体からなる記録媒体５を備えている。クラスタ分類プログラムは、データ処理装置３上で、前記したクラスタ数決定部３１、クラスタリング部３２、結果解析部３３の機能・処理を実現する。記録媒体５から読み出し装置（不図示）を介してデータ処理装置３に読み込まれ、実行形式のプログラムがデータ処理装置３の主記憶にロードされ、データ処理装置３のＣＰＵで該プログラムを実行することで、本発明を実施することができる。
【００９９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、データの分類に際して、各クラスのデータが主として存在するデータ領域や複数クラスのデータが混在するデータ領域を取り出すことが出来る、という効果を奏する。
【０１００】
その理由は、例えば金融機関などの与信審査、マーケティング等で分類対象とする属性データが一般的に持っている性質である、異なるクラス間に存在する重なりに対処するために、本発明においては、対象データの分析を行いながらＳＯＭによるクラスタリングを繰り返す構成としているためである。
【０１０１】
本発明によれば、分類の結果得られたデータ領域を利用することによって、データの分類を高い性能で行うことができるだけでなく、対象データの性質を詳しく解析することが可能になる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例をなすクラスタ分類装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例を具体的の説明するための図であり、属性データの一例を示す図である。
【図４】本発明の一実施例における属性データの数値への変換の一例を示す図である。
【図５】本発明の一実施例における属性データの数値化例を示す図である。
【図６】本発明の一実施例におけるクラスタリング結果の表示例を模式的に示す図である。
【図７】本発明の一実施例におけるクラスタリング結果の詳細表示例を模式的に示す図である。
【図８】本発明の一実施例において新規顧客データ適用時の判定結果の表示例を模式的に示す図である。
【図９】本発明の他の実施例の構成を示す図である。
【図１０】ＳＯＭの構成を模式的に示す図である。
【符号の説明】
１  入力装置
２  記憶装置
３  データ処理装置
４  出力装置
５  記録媒体
２１  過去属性データ記憶部
３１  クラスタ数決定部
３２  クラスタリング部
３３  結果解析部
【図１】
0003636016.tif 000004
【図２】
0003636016.tif 000005
【図３】
0003636016.tif 000006
【図４】
0003636016.tif 000007
【図５】
0003636016.tif 000008
【図６】
0003636016.tif 000009
【図７】
0003636016.tif 000010
【図８】
0003636016.tif 000011
【図９】
0003636016.tif 000012
【図１０】
0003636016.tif 000013