【誤訳訂正書】
【提出日】平成23年9月20日(2011.9.20)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】特許請求の範囲
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ中のパターンを同定する学習機械を訓練するコンピュータによる方法であって、
前記学習機械は、複数の重みを有する一の決定関数をそれぞれが含む複数の支持ベクトル機を含み、
前記方法は、
（ａ）前記データに対応してそれぞれが対応する重みを有する複数の特徴を含む訓練データセットを一の支持ベクトル機に入力することと、
（ｂ）分類の信頼性を最適化するべく前記決定関数の前記複数の重みを最適化することと、
（ｃ）前記最適化された複数の重みを用いてランキング基準を計算することと、
（ｄ）最小のランキング基準を有する少なくとも一の特徴を前記学習機械のさらなる訓練から除去することと、
（ｅ）特徴の最適サブセットが残るまで、ステップ（ａ）乃至（ｄ）を複数回繰り返すことと
を含み、
前記最適サブセットは、前記データ中の前記パターンを同定できる可能性が最も高い特徴を含む方法。
【請求項２】
前記訓練データセットが複数の支持ベクトル機に入力される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（ｅ）は更に、それぞれの繰り返しにおいて一の新しい支持ベクトル機を用いることを含み、
前記新しい支持ベクトル機は一の異なるカーネルを含む請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
リーブ−ワン−アウト方法を用いて、前記特徴の最適サブセットを見積もることを更に含む請求項１乃至３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
既知の出力を有する独立したテストデータセットを前記訓練された学習機械に入力して、前記特徴の最適サブセットをテストすることを更に含む請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
ステップ（ａ）乃至（ｄ）の１回の繰り返しにおいて、ステップ（ｄ）が、前記最小のランキング基準を有する複数の特徴を除去することを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記特徴の数が各々の繰り返しにおいて半分に減少するよう、ステップ（ｄ）が、前記最小のランキング基準を有する複数の特徴を除去することを含む請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記訓練データセットは、ＤＮＡマイクロアレイから得られた遺伝子発現値を含む請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
複数のデータクラスターを生成するべく非監督クラスタリングを用いて前記訓練データセットを前処理することと、
前記複数のデータクラスターのそれぞれからクラスター中心を選択することと、
ステップ（ｂ）乃至（ｅ）を実施するべく前記クラスター中心を使用することと
を更に含む請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記ＤＮＡマイクロアレイは結腸癌組織及び正常組織を含み、前記同定されるパターンは結腸癌の診断を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記ＤＮＡマイクロアレイは白血病患者由来の骨髄標本及び血液試料標本を含み、前記同定されるパターンは白血病の変種の区別を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
データ中のパターンを同定する学習機械であって、
前記データに対応してそれぞれが対応する重みを有する複数の特徴を含む訓練データセットを入力するための入力手段と、
複数の重みを有する一の決定関数をそれぞれが含む複数の支持ベクトル機を用いて前記訓練データを処理するプロセッサであって、
分類の信頼性を最適化するべく前記決定関数の前記複数の重みを最適化し、
前記最適化された複数の重みを用いてランキング基準を計算し、
最小のランキング基準を有する少なくとも一の特徴を前記学習機械のさらなる訓練から除去し、
前記最適化、前記ランキング基準の計算、及び前記少なくとも一の特徴の除去を、所定サイズの特徴のサブセットが残るまで複数回繰り返すプロセッサと
を含む学習機械。
【請求項１３】
それぞれの繰り返しにおいて前記プロセッサが一の新しい支持ベクトル機を選択することを更に含み、
前記新しい支持ベクトル機は一の異なるカーネルを含む請求項１２に記載の学習機械。
【請求項１４】
１回の繰り返しにおいて、前記プロセッサが、前記最小のランキング基準を有する複数の特徴を除去する請求項１２乃至１３のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項１５】
前記特徴の数が各々の繰り返しにおいて半分に減少するよう、前記プロセッサが、前記最小のランキング基準に対応する複数の特徴を除去する請求項１２乃至１３のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項１６】
前記訓練データセットは、ＤＮＡマイクロアレイから得られた遺伝子発現値を含む請求項１２乃至１５のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項１７】
前記プロセッサは、
複数のデータクラスターを生成するべく非監督クラスタリングを用いて訓練データセットを前処理し、
前記複数のデータクラスターのそれぞれからクラスター中心を選択し、
前記複数の重みを最適化するべく前記クラスター中心を使用し、
ランキング基準を計算し、
最小のランキング基準を有する少なくとも一の特徴を除去する請求項１２乃至１６のいずれか１項に記載の学習機械。
【請求項１８】
前記ＤＮＡマイクロアレイは結腸癌組織及び正常組織を含み、前記同定されるパターンは結腸癌の診断を含む請求項１６に記載の学習機械。
【請求項１９】
前記ＤＮＡマイクロアレイは白血病患者由来の骨髄標本及び血液試料標本を含み、前記同定されるパターンは白血病の変種の区別を含む請求項１６に記載の学習機械。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１３】
支持ベクトル機内で、特徴空間の次元は巨大となり得る。例えば、４次多項式マッピング関数は、２００次元インプット空間が１６億次元特徴空間にマップされるようにする。カーネルトリックおよびヴァクニーク−チェルヴォネンキス（Ｖａｐｎｉｋ−Ｃｈｅｒｖｏｎｅｎｋｉｓ）次元は、支持ベクトル機が、他の方法を制限する「次元の呪い」の裏をかき、この非常に高次元の特徴空間から一般化できる解答を効果的に引き出すことを可能とする。支持ベクトル機に向けられた特許出願は、米国特許出願第０９／３０３，３８６号；第０９／３０３，３８７号；第０９／３０３，３８９号；第０９／３０５，３４５号（全て、１９９９年５月１日出願）；および２０００年５月９日に出願された米国特許出願第０９／５６８，３０１号；および２０００年５月２４日に出願された米国特許出願第０９，５７８，０１１号を含み、また、１９９９年１０月２７日に出願された米国仮特許出願第６０／１６１，８０６号；１９９９年１２月２日に出願された米国仮特許出願第６０／１６８，７０３号；２０００年２月２４日に出願された米国仮特許出願第６０／１８４，５９６号；および２０００年３月２２日に出願された米国仮特許出願セリアル番号６０／１９１，２１９の利益を主張する（それらの全てを、ここに出典明示してその全体を本明細書の一部とみなす）。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
加えて、データから知識を発見する支持ベクトル機の能力はカーネルの選択によって制限される。従って、支持ベクトル機のための所望のカーネルを選択しおよび／または創製するための改良されたシステムおよび方法に対する要望が存在する。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２５】
支持ベクトル機の文脈において、本発明は、支持ベクトル機を訓練するに先立っての少なくとも１つのカーネルの選択を提供する。カーネルの選択は、アドレスされる特定の問題の従前の知識または学習機械で使用されるべきいずれかの利用可能なデータの特性の解析に基づくことができ、それは、典型的には、データから発見されるべき知識の性質に依存する。所望により、後処理された訓練出力またはテスト出力を比較する対話形式プロセスを適用して、いずれの配置が最適解決を提供するかに関する判断をなすことができる。もしテスト出力が最適な解決でないならば、知識の選択を調整することができ、支持ベクトル機を再度訓練し、再度テストすることができる。最適解決が同定されたと判断されれば、訓練データセットを同様に、生データセットを収集し、前処理することができる。前処理された生データセットは、処理のために学習機械に入力される。学習機械の生出力を、次いで、生出力を計算により誘導される英数字分類器またはＳＶＭ由来解答のさらなる利用に適した他の形態に解釈することによって後処理することができる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２７】
例示的な実施形態において、特に一般的かつ複数の支持ベクトル機において複数の学習機械を用いてデータからの知識発見を増強するためのシステムおよび方法が提供される。学習機械のための訓練データを前処理して、それに意味を付加する。予備処理データは、データポイントを変換しおよび／またはデータポイントを拡大することを含み得る。データに意味を付加することによって、学習機械に、処理のための多量の情報が供給される。特に支持ベクトル機に関しては、処理される情報の量が大きくなれば、誘導することができるデータについての一般化が良好となる。各々が区別されるカーネルを含む複数の支持ベクトル機は、予備処理された訓練データで訓練され、同様に前処理されるテストデータでテストされる。複数の支持ベクトル機からのテスト出力を比較して、テスト出力のいずれがもしあれば最適な解決を表すかを決定する。１以上のカーネルの選択は調整することができ、１以上の支持ベクトル機を再度訓練し再度テストすることができる。最適な解決が達成されたと決定されれば、生データを前処理し、最適な解決を生じたカーネルを含む支持ベクトル機に入力する。次いで、ヒトまたはコンピューター自動プロセスによって解釈のためのコンピューター誘導英数字分類器に、学習機械からの生出力を後処理することができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５３】
支持ベクトル機は１９９２年に導入され、「カーネルトリック」が記載された。Ｂｏｓｅｒ，Ｂ．ら，Ｆｉｆｔｈ Ａｎｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｉｐ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｙ，ｐ１４４−１５２，Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ，ＡＣＭ参照。訓練パターンおよび決定境界の間のマージンを最大化する訓練アルゴリズムが提示された。該技術は、Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎｓ、多項式およびラジアル・ベーシス（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ）機能を含めた広く種々の分類機能に適用することができた。有効数のパラメーターが、問題の複雑性にマッチするように自動的に調整された。解決は、支持パターンの非直線組合せとして表現された。これらは、決定境界に最も近い訓練パターンのサブセットである。リーブ−ワン−アウト方法およびＶＣ−寸法に基づく一般化業績についての制限が与えられる。光学特徴認識問題についての実験結果は、他の学習アルゴリズムと比較した場合に得られた良好な一般化を示す。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５４】
支持ベクトルを用いるパターン認識システムは、出典明示してその全体を本明細書の一部とみなす米国特許第５，６４９，０６８号に開示された。該特許には、決定システムのデザインにデュアル表示数学原理が用いられた方法が記載されている。この原理は、メモリー・ベースの決定関数として表されるべきあらかじめ規定された関数の重みづけされた合計であるいくつかの決定関数を可能とする。この原理を用い、最適マージンを持つメモリー・ベースの決定システムがデザインされ、ここに、メモリー・ベースの決定関数の訓練パターンの重みおよびプロトタイプは、対応するデュアル決定関数がマージン最適性の基準を満足するように決定された。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５６】
ステップ２０６において、カーネルがＳＶＭについて選択される。当該分野で知られているごとく、異なるカーネルは、ＳＶＭが、入力データの所与のセットにつき出力における種々の程度の品質を生じさせるようにするであろう。従って、適当はカーネルの選択はＳＶＭの出力の所望の品質に必須であろう。本発明の１つの実施形態において、以前の性能知識に基づいてカーネルを選択することができる。当該分野で知られているごとく、例示的カーネルは多項式カーネル、動径基底関数カーネル、線型カーネルなどを含む。別の実施形態において、特定の問題またはデータセットのタイプに特異的にカスタマイズされたカーネルを創製することができる。さらにもう１つの実施形態において、複数のＳＶＭを訓練し、同時にテストすることができ、各々は異なるカーネルを用いる。種々の選択可能なまたは荷重したメトリックスを用いて（ステップ２２２参照）、各々同時に訓練されテストされたＳＶＭについて出力の品質を比較して、最も望ましいカーネルを決定することができる。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５８】
後処理されたテスト出力に基づき、ステップ２２２において、最適な最大がＳＶＭによって達成されたかを決定する。当業者であれば、ＳＶＭは、全体的最小誤差を有する出力を確認するように操作できることを認識すべきである。しかしながら、前記したごとく、所与のデータセットについてのＳＶＭの出力結果は、典型的には、カーネルの選択に関して変化するであろう。従って、事実、データの与えられたセットについてのＳＶＭによって確認することができる複数の全体的最小がある。本明細書中で用いるごとく、用語「最適な最小」または［最適な解決」とは、ＳＶＭによって確認された他の全体的最小と比較した場合に最適であると考えられる選択された全体的最小をいう（例えば、問題特異的な予め確立された基準の所与のセットについての最適な解決）。従って、ステップ２２２において、最適な最小が確認されたか否かを決定することは、ＳＶＭの出力を履歴または所定の値と比較することを含むことができる。そのような所定の値はテストデータセットに依存し得る。例えば、データポイントが、ＳＶＭによって、ある特徴を有する、あるいは該特徴を有しないとして分類されるパターン認識問題の文脈においては、５０％の全体的最小誤差は最適でないであろう。この例においては、５０％の全体的最小は、偶然に達成されるであろう結果よりも良好ではない。もう１つの例として、複数のＳＶＭが訓練され、種々のカーネルで同時にテストされる場合において、各ＳＶＭについての出力を各他のＳＶＭの出力と比較して、カーネルのその特定のセットについての現実的な最適解決を決定することができる。最適な解決が確認されたか否かの決定は、手動で、あるいは自動比較プロセスを通じて行うことができる。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５９】
もし訓練されたＳＶＭによって最適な最小が達成されなかったと決定されれば、当該方法はステップ２２４まで進み、そこで、カーネル選択が調整される。カーネル選択の調整は、１以上の新しいカーネルを選択するか、またはカーネルパラメーターを含むことができる。さらに、複数のＳＶＭを訓練し、同時にテストする場合において、他のカーネルは対照目的で再度使用することができるが、選択されたカーネルは置き換えるかまたは修飾することができる。カーネル選択が調整された後、方法２００はステップ２０８から反復され、ここに、以前に前処理された訓練データが訓練目的でＳＶＭに入力される。ステップ２２２において最適な最小が達成されたと決定された場合、当該方法はステップ２２６に進み、そこで、生データが前記したと同様に収集される。訓練データおよびテストデータに関して知られた所望の出力特徴は生データに関して知られていない。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７４】
図９は、線型カーネルを含む第１の支持ベクトル機および多項式カーネルを含む第２の支持ベクトル機からの例示的後処理した出力の比較である。図９は、カーネルの選択の変動がＳＶＭの出力の品質レベルに影響し得ることを示す。示されたごとく、線型内積カーネルを第１のＳＶＭ９０２の後処理した出力は、２４の試料の所与のテストセットにつき、８つの陽性試料の内６つが正しくなく同定され、１６の陰性試料の内３つが正しくなく同定されたことを示す。比較により、多項式カーネルを含む第２のＳＶＭ９０４について後処理された出力は、同一テストセットについて、８つの陽性試料の内２つのみが正しくなく同定され、１６の陰性試料の内４つが同定されたことを示す。比較により、多項式カーネルは陽性試料の同定に対してかなり改良された結果を生じ、陰性試料の同定に関してわずかに悪い結果を生じたに過ぎない。かくして、当業者に明らかなごとく、多項式カーネルについての全体的最小誤差は、このデータセットについての線型カーネルについての全体的最小誤差よりも低い。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９８】
支持ベクトル機の階級または各階級レベルにおける各支持ベクトル機には区別されるカーネルを設けることができる。例えば、第１のタイプのデータを処理するのに用いる支持ベクトル機には第１のタイプのカーネルを設けることができ、他方、第２のタイプのデータを処理するのに用いることができる支持ベクトル機には第２のタイプのカーネルを設けることができる。加えて、同一または異なる階級レベルの複数の支持ベクトル機を配置して、区別されるカーネルを用いて同一タイプのデータを処理することができる。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１０１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１０１】
図３６は、支持ベクトル機の階級システムを説明するためだけに例として掲げる。示されるごとく、１以上の第１レベル支持ベクトル機１３０２Ａ１および１３０２Ａ２を訓練しテストして、医療患者の試料に関する乳房撮影データのごとき第１のタイプの入力データ１３０４Ａを処理することができる。１以上のこれらの支持ベクトル機は（カーネル１およびカーネル２として示される）区別されるカーネルを含むことができる。また、１以上のさらなる第１レベル支持ベクトル機１３０２Ｂ１および１３０２Ｂ２を訓練しテストして、医療患者の同一または異なる試料につき、ゲノムデータのごとき第２のタイプのデータ１３０４Ｂを処理することができる。再度、１以上のさらなる支持ベクトル機は（カーネル１およびカーネル３として示される）区別されるカーネルを含むことができる。同様の第１レベル支持ベクトル機の各々からの出力を相互と比較して（すなわち、出力Ａ２ １３０６Ｂと比較した出力Ａ１ １３０６Ａ；出力Ｂ２ １３０６Ｄと比較した出力Ｂ１ １３０６Ｃ）、最適出力（１３０８Ａおよび１３０８Ｂ）を決定することができる。次いで、２つのタイプの第１レベル支持ベクトル機１３０８Ａおよび１３０８Ｂからの最適出力を組み合わせて、例えば、乳房撮影およびゲノムデータに関する新しい多次元入力データセット１３１０を形成することができる。次いで、１以上の適切に訓練されテストされた第２レベル支持ベクトル機１３１２Ａおよび１３１２Ｂによって新しいデータセットを処理することができる。第２レベル支持ベクトル機１３１２Ａおよび１３１２Ｂからの得られた出力１３１４Ａおよび１３１４Ｂを比較して、最適出力１３１６を決定することができる。最適出力１３１６は乳房撮影およびゲノムデータポイントの間の因果関係を同定することができる。当業者に明らかなはずのごとく、支持ベクトル機の考えられる階級は、学習機械によるデータの分析が望まれるいずれの分野または産業においても適用を有することができる。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１１４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１１４】
本発明の好ましい方法は、分類器の重みを用いてＳＶＭ（支持ベクトル機）で特徴ランキングを作成することである。本発明では、ここに提供される例は調査中のデータセットの性質のため線型ＳＶＭに向けられるが、任意の複雑性の非線型決定限度で用いられるＳＶＭの方法が考えられる。図１３は、線型判別分類器の使用をグラフで示す。この例においては、ｘｙ座標は２つの遺伝子の発現係数を表す。線型判別分類器は、ｘおよびｙ入力に足した偏り値の荷重した合計のサインに従ってその決定を行う。訓練例を用いて適切な重みを選択する多くの方法が存在する。もし訓練データセットが線型に分離可能であれば、ＳＶＭはその入力構成要素において最大マージン分類器である。図１３−ａおよび１３−ｂ参照。決定限度（二次元の分離の場合には直線）は、いずれか側に最大の可能なマージンを残すように位置させる。ＳＶＭの特殊性は、決定関数の重みが、「支持ベクトル」と呼ばれる訓練例の小さなサブセットのみの関数であることである。それらは、決定境界に最も近く、マージン上に存在する例である。そのような支持ベクトルの存在は、ＳＶＭの計算特性およびその競合分類性能の原点にある。ＳＶＭは境界線の場合である支持ベクトル上のその決定関数に基づくが、ゴラブ（Ｇｏｌｕｂ）ら（１９９９）によって用いられた方法のごとき他の方法は平均的場合のその決定関数に基づく。図１３−ｃおよび１３−ｄ参照。１３ａはＳＶＭでの訓練例はエラーなくして分離される。決定境界のいずれか側のマージンは最大化される。１３ｂは、同一ＳＶＭでの訓練およびテスト例の分離を示す。ただ１つの例が誤って分類されている。１３ｃは、ゴラブ（Ｇｏｌｕｂ），１９９９のベースライン方法での訓練例の分離を示す。決定境界は、クラス図心によって規定される方向に対して垂直である。１３ｄはベースライン方法での訓練およびテスト例の分離を示す。これらの例は誤って分類されている。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０２４８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０２４８】
本発明の他の実施形態は非線形分類器の使用を含む。本発明のＳＶＭ ＲＦＥは、形態の決定関数： Ｄ（ｘ）＝ΣＩαＩｙＩＫ（ｘＩ，ｘ）
の決定関数にてカーネルＳＶＭで用いる。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】図面の簡単な説明
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、学習機械を用いてデータから発見することができる知識を増加させるための例示的一般的方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、支持ベクトル機を用いてデータから発見することができる知識を増加させるための例示的方法を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明の例示的実施形態による、前処理または後処理技術のために、単独配置にてまたは学習機械と組み合わせて用いることができる例示的最適カテゴリー化方法を示すフローチャートである。
【図４】図４は、支持ベクトル機に入力することができる例示的非拡大データセットを示す。
【図５】図５は、図４のデータセットを用いて支持ベクトル機によって生じた例示的後処理された出力を示す。
【図６】図６は、図４のデータセットに基づいて支持ベクトル機に入力することができる例示的拡大されたデータセットを示す。
【図７】図７は、図６のデータセットを用いて支持ベクトル機によって生じた例示的後処理された出力を示す。
【図８】図８は、図３の最適カテゴリー化方法の単独適用のための例示的入力および出力を示す。
【図９】図９は、線型カーネルを含む第１の支持ベクトル機および多項式カーネルを含む第２の支持ベクトル機からの例示的後処理された出力の比較である。
【図１０】図１０は、本発明の例示的実施形態のための例示的オペレーティング環境を示す機能的ブロックダイアグラムである。
【図１１】図１１は、本発明の別の実施形態のための代替例示的オペレーティング環境を示す機能的ブロックダイアグラムである。
【図１２】図１２は、本発明のさらなる代替実施形態の実行のための例示的ネットワークオペレーティング環境を示す機能的ブロックダイアグラムである。
【図１３】図１３は、線型判別分類器の使用をグラフで示す。Ａ）ＳＶＭでの訓練例の分離。Ｂ）同一ＳＶＭでの訓練およびテスト例の分離。Ｃ）ベースライン方法での訓練例の分離。Ｄ）ベースライン方法での訓練およびテスト例の分離。
【図１４】図１４は、実施例２と同様の情報でのＲＦＥを用いる結果のグラフを示す。
【図１５】図１５は、２つの遺伝子について組織試料にわたる遺伝子発現値の分布を示す。
【図１６】図１６は、全ての組織試料についての遺伝子にわたる遺伝子発現値の分布を示す。
【図１７】図１７は、結腸癌についてのマイクロアレイデータからの遺伝子発現値を表すデータマトリックスを示す。
【図１８】図１８は、前処理後のＲＦＥの結果を示す。
【図１９】図１９は、本発明およびゴラブ（Ｇｏｌｕｂ）の方法のグラフによる比較を示す。
【図２０】図２０は、最良の３２の遺伝子およびすべての他の遺伝子の間の相関を示す。
【図２１】図２１は、１００の密なＱＴクラストクラスターで訓練した場合のＲＦＥの結果を示す。
【図２２】図２２は、ＳＶＭ ＲＦＥによって選択されたトップの８つのＱＴクラストクラスターを示す。
【図２３】図２３は、ＱＴクラストトップ遺伝子バラツキプロットを示す。
【図２４】図２４は監督クラスタリングを示す。
【図２５】図２５は、全データセットで訓練した場合のＳＶＭ ＲＦＥの結果を示す。
【図２６】図２６は、全データセットで訓練した場合のゴラブ（Ｇｏｌｕｂ）の方法の結果を示す。
【図２７】図２７は、支持ベクトルの荷重係数を示す。
【図２８】図２８は、左から右に重要性が増大する順番のＳＶＭ ＲＦＥによって発見されたトップにランクされた遺伝子を示す。
【図２９】図２９は、左から右に重要性が増大する順のゴラブ（Ｇｏｌｕｂ）の方法によって発見された７つのトップにランクされた遺伝子を示す。
【図３０】図３０は、異なる方法を用いる結腸癌データについての特徴（遺伝子）選択方法の比較を示す。
【図３１】図３１は分類器品質の基準を示す。三角および丸曲線は２つのクラス：クラス１（負のクラス）およびクラス２（正のクラス）の例分布を表す。
【図３２Ａ】図３２Ａは、白血病データについてのＳＶＭおよびベースライン方法の間の性能比較を示す。
【図３２Ｂ】図３２Ｂは、白血病データについてのＳＶＭおよびベースライン方法の間の性能比較を示す。
【図３３】図３３は白血病データについての１６遺伝子の最良セットを示す。
【図３４】図３４は、白血病データについての遺伝子の最適数の選択を示す。
【図３５】図３５は、結腸癌データについての遺伝子の最適数の選択を示す。
【図３６】図３６は、多重支持ベクトル機の階級システムを示す機能的ブロックダイアグラムである。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図２】
2003529131.tif 000001
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図３６】
2003529131.tif 000002