【手続補正書】
【提出日】平成19年4月23日(2007.4.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータと関連付けられるデシジョンツリーのノードを洗練するための、コンピュータで実現される方法であって、
ノードと関連付けられるデータを特徴付ける特徴量の中から１つの特徴量を選択するステップと、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なって、データと１つまたはそれ以上のクラスタの１つまたはそれ以上のそれぞれの中心との間の距離に基づいてデータを１つまたはそれ以上のクラスタにグループ化するステップと、
１つまたはそれ以上のクラスタの各々ごとにデシジョンツリーの１つまたはそれ以上のアークをノードにそれぞれ作成するステップと、
クラスタの各々にデータを射影するステップとを含み、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
特徴量を選択するステップを再帰的に行ない、クラスタの各々の中の射影されたデータに対してクラスタ解析を行なうステップを含み、
クラスタ解析を行なうステップはハードクラスタ解析を行なうステップを含む、方法。
【請求項２】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータと関連付けられるデシジョンツリーのノードを洗練するための、コンピュータで実現される方法であって、
ノードと関連付けられるデータを特徴付ける特徴量の中から１つの特徴量を選択するステップと、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なってデータを１つまたはそれ以上のクラスタにグループ化するステップと、
１つまたはそれ以上のクラスタの各々ごとにデシジョンツリーの１つまたはそれ以上のアークをノードにそれぞれ作成するステップと、
クラスタの各々にデータを射影するステップとを含み、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
特徴量を選択するステップを再帰的に行ない、クラスタの各々の中の射影されたデータに対してクラスタ解析を行なうステップを含み、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なって１つまたはそれ以上のクラスタにデータをグループ化するステップは、
データのスーパーセットの領域境界の差に対するデータの領域境界の差の領域比を計算するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有する場合、データを単一のクラスタにグループ化するステップとを含む、方法。
【請求項３】
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップは、領域比が予め定められたしきい値よりも小さいか否かを判断するステップを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータに対してデシジョンツリーを生成するための、コンピュータで実現される方法であって、
特徴量の各々に沿って複数のクラスタ解析を行なって、それぞれの前記クラスタ解析における１つまたはそれ以上のクラスタについてのデータのメンバーシップ関数に基づいて複数のそれぞれの分割係数を計算するステップと、
分割係数のうちの最大分割係数に対応する特徴量のうち１つを選択するステップと、
選択された特徴量に基づいてデータを１つまたはそれ以上のグループに細分するステップと、
１つまたはそれ以上のグループに基づいてデシジョンツリーを構築するステップとを含む、方法。
【請求項５】
クラスタ解析を行なうステップは複数のファジークラスタ解析を行なうステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ファジークラスタ解析を行なうステップは複数のファジーｃ平均解析を行なうステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
クラスタ解析を行なうステップは複数のハードクラスタ解析を行なうステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
クラスタ解析を行うステップは、
データのスーパーセットの領域境界の差に対するデータの領域境界の差の領域比を計算するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有する場合、データを単一のクラスタにグループ化するステップとを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項９】
１つまたはそれ以上のグループに基づいてデシジョンツリーを構築するステップは、
グループの各々にデータを射影するステップを含み、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
新しい最大分割係数に対応する特徴量の新しい１つを選択するステップ、および選択された新しい特徴量に基づいてデータを１つまたはそれ以上の新しいグループに細分するステップを含む、特徴量を選択するステップを再帰的に行なうステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１０】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータに対してデシジョンツリーを生成するための、コンピュータで実現される方法であって、
特徴量の各々に沿って複数のファジークラスタ解析を行なって最大分割係数および１つ
またはそれ以上のファジークラスタの対応する集合を計算するステップを含み、前記最大分割係数は特徴量の１つに対応し、さらに
最大分割係数に対応する特徴量のうち１つを選択するステップと、
１つまたはそれ以上のファジークラスタの対応する集合および特徴量のうち選択された１つに基づいてデシジョンツリーを構築するステップとを含む、方法。
【請求項１１】
最大分割係数は、１つまたはそれ以上のクラスタの集合についてのデータのメンバーシップ関数に基づく、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータと関連付けられるデシジョンツリーのノードを洗練するための命令を記録したコンピュータ読出可能媒体であって、前記命令は、実行の際にそれにより１つまたはそれ以上のプロセッサに
ノードと関連付けられるデータを特徴付ける特徴量の中から１つの特徴量を選択するステップと、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なって、データと１つまたはそれ以上のクラスタの１つまたはそれ以上のそれぞれの中心との間の距離に基づいてデータを１つまたはそれ以上のクラスタにグループ化するステップと、
１つまたはそれ以上のクラスタの各々ごとにデシジョンツリーの１つまたはそれ以上のアークをノードにそれぞれ作成するステップと、
クラスタの各々にデータを射影するステップとを行なわせるように構成され、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
特徴量を選択するステップを再帰的に行ない、クラスタの各々の中の射影されたデータに対してクラスタ解析を行なうステップを行なわせるように構成され、
クラスタ解析を行なうステップはハードクラスタ解析を行なうステップを含む、コンピュータ読出可能媒体。
【請求項１３】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータと関連付けられるデシジョンツリーのノードを洗練するための命令を記録したコンピュータ読出可能媒体であって、前記命令は、実行の際にそれにより１つまたはそれ以上のプロセッサに
ノードと関連付けられるデータを特徴付ける特徴量の中から１つの特徴量を選択するステップと、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なってデータを１つまたはそれ以上のクラスタにグループ化するステップと、
１つまたはそれ以上のクラスタの各々ごとにデシジョンツリーの１つまたはそれ以上のアークをノードにそれぞれ作成するステップと、
クラスタの各々にデータを射影するステップとを行なわせるように構成され、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
特徴量を選択するステップを再帰的に行ない、クラスタの各々の中の射影されたデータに対してクラスタ解析を行なうステップを行なわせるように構成され、
選択された特徴量に沿ってクラスタ解析を行なって１つまたはそれ以上のクラスタにデータをグループ化するステップは、
データのスーパーセットの領域境界の差に対するデータの領域境界の差の領域比を計算するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有する場合、データを単一のクラスタにグループ化するステップとを含む、コンピュータ読出可能媒体。
【請求項１４】
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップは、領域比が予め定められたしきい値よりも小さいか否かを判断するステップを含む
、請求項１３に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項１５】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータに対してデシジョンツリーを生成するための命令を記録したコンピュータ読出可能媒体であって、前記命令は、実行の際にそれにより１つまたはそれ以上のプロセッサに
特徴量の各々に沿って複数のクラスタ解析を行なって、それぞれの前記クラスタ解析における１つまたはそれ以上のクラスタについてのデータのメンバーシップ関数に基づいて複数のそれぞれの分割係数を計算するステップと、
分割係数のうちの最大分割係数に対応する特徴量のうち１つを選択するステップと、
選択された特徴量に基づいてデータを１つまたはそれ以上のグループに細分するステップと、
１つまたはそれ以上のグループに基づいてデシジョンツリーを構築するステップとを行なわせるように構成される、コンピュータ読出可能媒体。
【請求項１６】
クラスタ解析を行なうステップは複数のファジークラスタ解析を行なうステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項１７】
ファジークラスタ解析を行なうステップは複数のファジーｃ平均解析を行なうステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項１８】
クラスタ解析を行なうステップは複数のハードクラスタ解析を行なうステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項１９】
クラスタ解析を行うステップは、
データのスーパーセットの領域境界の差に対するデータの領域境界の差の領域比を計算するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有するか否かを判断するステップと、
領域比が予め定められたしきい値と予め定められた関係を有する場合、データを単一のクラスタにグループ化するステップとを含む、請求項１５に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項２０】
１つまたはそれ以上のグループに基づいてデシジョンツリーを構築するステップは、
グループの各々にデータを射影するステップを含み、射影されたデータは、選択された特徴量を除く複数の特徴量を特徴とし、さらに
新しい最大分割係数に対応する特徴量の新しい１つを選択するステップ、および選択された新しい特徴量に基づいてデータを１つまたはそれ以上の新しいグループに細分するステップを含む、特徴量を選択するステップを再帰的に行なうステップを含む、請求項１５に記載のコンピュータ読出可能媒体。
【請求項２１】
複数の特徴量を特徴とする複数のデータに対してデシジョンツリーを生成するための命令を記録したコンピュータ読出可能媒体であって、前記命令は、実行の際にそれにより１つまたはそれ以上のプロセッサに
特徴量の各々に沿って複数のファジークラスタ解析を行なって最大分割係数および１つまたはそれ以上のファジークラスタの対応する集合を計算するステップを行なわせるように構成され、前記最大分割係数は特徴量の１つに対応し、さらに
最大分割係数に対応する特徴量のうち１つを選択するステップと、
１つまたはそれ以上のファジークラスタの対応する集合および特徴量のうち選択された１つに基づいてデシジョンツリーを構築するステップとを行なわせるように構成される、コンピュータ読出可能媒体。
【請求項２２】
最大分割係数は、１つまたはそれ以上のクラスタの集合についてのデータのメンバーシップ関数に基づく、請求項２１に記載のコンピュータ読出可能媒体。