(57)【要約】      （修正有）【課題】高速な二値分類を実現することを可能とする。【解決手段】高速二値分類システム１は、特徴抽出部１ａにより、入力された対象物ｘの特徴情報Ａ（ｘ）を抽出し、クラス推定部１ｃにより、抽出した対象物ｘの特徴情報Ａ（ｘ）に対応付けられたクラスがクラスＣ１，Ｃ２のいずれであるかを判定する。その際、クラス推定部１ｃは、入力された特徴情報Ａ（ｘ）を基に、対象物ｘが過去に実際にクラスＣ１，Ｃ２であった数ｎ１，ｎ２と、対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で当該対象物ｘのクラスがＣ１，Ｃ２であった数ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊとから下記式で算出されるΛを用いて、確率ｐをｐ＝１÷（１＋２Λ）により算出し、この確率ｐが閾値θより高ければクラスＣ１、低ければクラスＣ２と判定する。2011048622.tif 000006【選択図】図１
2011048622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された対象物を、当該対象物の特徴に基づき２つのクラスＣ１，Ｃ２に分類する高速二値分類システムであって、
入力された対象物ｘの特徴情報Ａ（ｘ）を抽出する特徴抽出手段と、
該特徴抽出手段が抽出した対象物ｘの特徴情報Ａ（ｘ）に対応付けられたクラスがクラスＣ１，Ｃ２のいずれであるかを判定するクラス推定手段とを有し、
該クラス推定手段は、
入力された特徴情報Ａ（ｘ）を基にクラスＣ１に属する確率をｐ、Ｃ２に属する確率をｑ＝１−ｐとし、確率ｐを、
下記の数１に示す、
整数ｎをＭビットの二進数で表現した際に先頭から続く０の数を返す関数λ（ｎ；Ｍ）と、
対象物ｘが過去に実際にクラスＣ１であった数ｎ１と、
対象物ｘが過去に実際にクラスＣ２であった数ｎ２と、
対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で、当該対象物ｘのクラスがＣ１であった数ｎ１Ａｊと、
対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で、当該対象物ｘのクラスがＣ２であった数ｎ２Ａｊと
からなる式で算出されるΛを用いて、上記確率ｐをｐ＝１÷（１＋２Λ）により算出し、
算出した確率ｐの値が予め定められた閾値θと比較して、高ければクラスＣ１、低ければクラスＣ２と判定する
ことを特徴とする高速二値分類システム。
【数１】
2011048622.tif 000005
【請求項２】
請求項１に記載の高速二値分類システムであって、
上記対象物ｘ毎の上記数ｎ１，ｎ２，ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊのそれぞれを個別に記憶するカウンター手段と、
入力装置を介して入力される、上記対象物ｘが過去に実際にクラスＣ１もしくはＣ２であった実績結果情報、および、上記対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で当該対象物ｘのクラスがＣ１もしくはＣ２であった実績結果情報を用いて、上記カウンター手段が記憶する上記対象物ｘ毎の上記数ｎ１，ｎ２，ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊのそれぞれを更新するクラス学習手段と
を有することを特徴とする高速二値分類システム。
【請求項３】
請求項２に記載の高速二値分類システムであって、
上記クラス学習手段は、
上記カウンター手段が記憶する上記対象物ｘの数ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊが０であった場合、予め定められた数に更新することを特徴とする高速二値分類システム。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の高速二値分類システムであって、
上記クラス推定手段は、
上記数１における各Λの値に対する各確率ｐを予め算出してΛとｐの関係情報として記憶装置に記憶する手段を具備し、
上記数１の式で算出したΛに対する確率ｐを、上記記憶装置に記憶したΛとｐの関係情報を参照して取得する
ことを特徴とする高速二値分類システム。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から請求項４のいずれかに記載の高速二値分類システムにおける各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
プログラムされたコンピュータ処理を実行する手段として、請求項１から請求項４のいずれかに記載の高速二値分類システムにおける各手段を具備したコンピュータ装置による高速二値分類方法であって、
上記コンピュータ装置は、具備した各手段により、請求項１から請求項４のいずれかに記載の高速二値分類システムにおける処理を実行して、入力された対象物を、当該対象物の特徴に基づき２つのクラスＣ１，Ｃ２に分類することを特徴とする高速二値分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、医学分野における細胞の正常・異常の分類や、ＩＰネットワークにおけるフローの正常・異常など、対象物を二値に分類する技術に係り、特に、二値分類を高速に行うのに好適な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
二値分類とは、与えられた対象の集合に対し、各々の対象が有する特徴を基に、二つのクラスに分類するものであり、医学分野におけるメディカルテストや、通信分野における通信の品質制御やスパムメールの分類および不要トラヒックの分類など、様々な分野に応用される技術である。
【０００３】
例えば、特許文献１では、ネットワークにおいて、ある回線を経由するトラヒックフローを対象とし、トラヒックフローの特徴を基に、例えば、当該トラヒックフローが正常であるか、異常であるかの２クラスに確率的に分類する技術が提案されている。
【０００４】
特にネットワークにおいては、近年、情報社会の高度化により、扱うべき対象の数が増大の一途を辿っている。このため、単位時間に処理すべきデータの数もやはり膨大な数になるケースが少なくない。
【０００５】
その一例として、超高速ネットワーク回線上で時々刻々と到来するパケットを二値分類の対象として、そのパケットを二値に分類し、分類されたクラスに基づいてパケットを処理する場合を考えると、その回線速度が、例えば１０Ｇｂｐｓであると仮定すると、１パケットを処理するのに許容される時間が最短で８ｎｓになり得る。
【０００６】
そのため、ネットワークにおけるパケット毎のクラス分類を実現するためには、クラス分類に要するオーバーヘッドを大幅に削減する必要があり、二値分類における確率の計算を少ない処理数で行うことにより、高速な二値分類を実現することが望まれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−２９５５７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、二値分類における確率の計算を少ない処理数で行うことができない点である。
【０００９】
本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、高速な二値分類を実現することを可能とすることである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明では、時々刻々と到来する対象物が有する特徴からその対象物を２つのクラスＣ１，Ｃ２に分類する。ここで、観測した対象物ｘは、任意に指定が可能な特徴「Ａ（ｘ）＝｛Ａ１（ｘ），Ａ２（ｘ），…，Ａγ（ｘ）｝」を有するものとする（特徴の総数をγとする）。特徴抽出部１ａでは、観測した対象物ｘの特徴Ａ（ｘ）を抽出し、クラス推定部１ｃでは、特徴抽出部１ａが抽出した特徴を基に、対象物が属するＣ１かＣ２いずれかのクラスを推定する。クラス学習部１ｂでは、別途対象物の実際のクラスの情報を用いることによって特徴とクラスの関係を学習する。カウンター部１ｄでは、クラス学習部１ｂで学習した結果を数値として保持するためのカウンターを具備する。クラス推定部１ｃにおけるクラス推定計算では、観測した特徴Ａ（ｘ）を基に、クラスＣ１に属する確率をｐ、クラスＣ２に属する確率ｑを「ｑ＝１−ｐ」とし、ｐを、下記の数１に示す式で算出されるΛを用いて「ｐ＝１÷（１＋２Λ）」として近似的に推定する。
【００１１】
【数１】
2011048622.tif 000003
尚、λ（ｎ；Ｍ）は、整数ｎをＭビットの二進数で表現した際に先頭から続く０の数を返す関数である。例えばｎ＝２２，Ｍ＝８とすると、ｎの８ビットでの二進数表現は｛０００１０１１０｝であり、先頭から３つの０が続くので、λ（２２；８）＝３である。
また、ｎ１，ｎ２は、それぞれ過去に実際に対象物がクラスＣ１，Ｃ２であった数を記録するカウンター値であり、ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊは、それぞれｊ番目の特徴がある値Ａｊであった条件の下でクラスがＣ１あるいはＣ２であった数である。これらの数値は、カウンター部１ｄにおける各々のカウンターにて管理される。
さらに、Λと確率ｐの関係に関して、例えばΛ＝−５，−４，…，４，５に対して、確率ｐの値を予め計算しておき、この計算結果を用いることにより、観測した対象物ｘに対する確率ｐを高速に計算する。そして、求めた確率ｐがある閾値θより高ければクラスをＣ１，そうでなければ、クラスをＣ２と推定する。
尚、クラス学習部１ｂでは、別途得られた対象物の実際のクラスの情報を利用することで、カウンター部１ｄにおけるカウンター値ｎ１，ｎ２およびｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊを更新する。
また、クラス学習部１ｂでは、カウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊが０であった場合、それらを十分に小さな値（例えば「１」）で補正する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、高速な二値分類を実現することができ、例えば、医学分野におけるメディカルテストや、通信分野における通信品質制御やスパムメールの特定および不要トラヒックの特定などを効率化することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る高速二値分類システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１におけるクラス学習部の本発明に係る処理動作例を示すフローチャートである。
【図３】図１における高速二値分類システムの本発明に係る処理動作例を示すフローチャートである。
【図４】図１におけるクラス学習部で保持する学習結果と確率とを対応付けたテーブルの構成例を示す説明図である。
【図５】図１におけるカウンター部で保持するカウンター値の第１のテーブル構成例を示す説明図である。
【図６】図１におけるカウンター部で保持するカウンター値の第２のテーブル構成例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図を用いて本発明を実施するための形態例を説明する。図１は、本発明に係る高速二値分類システムの構成例を示すブロック図であって、本例の高速二値分類システム（図中「二値分類システム」と記載）１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）や主メモリ、表示装置、入力装置、外部記憶装置等を具備したコンピュータ構成からなり、光ディスク駆動装置等を介してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記録されたプログラムやデータを外部記憶装置内にインストールした後、この外部記憶装置から主メモリに読み込みＣＰＵで処理することにより、本発明に係る処理を実行する各機能を構成する。
【００１５】
すなわち、図１における高速二値分類システム１は、プログラムされたコンピュータ処理を実行する機能として、特徴抽出部１ａ、クラス学習部１ｂ、クラス推定部１ｃ、カウンター部１ｄを有し、外部から入力された対象２に対する２値分類を行い、その結果を、本例ではクラス分類結果４として出力する。
【００１６】
本例では、高速二値分類システム１は、処理の対象を、ネットワーク回線上を流れるパケットとし、時々刻々と到来する対象物（パケット）が有する特徴から、そのパケットを２つのクラスＣ１，Ｃ２に分類する。
【００１７】
観測したパケット（対象物）ｘは、任意に指定が可能な、総数γ個の特徴「Ａ（ｘ）＝｛Ａ１（ｘ），Ａ２（ｘ），…，Ａγ（ｘ）｝」を有するものとする。
【００１８】
特徴抽出部１ａでは、観測したパケット（図中「対象」と記載）２の特徴Ａ（ｘ）を抽出し、クラス推定部１ｃでは、特徴抽出部１ａが抽出した特徴Ａ（ｘ）を基に、パケット２がＣ１とＣ２のいずれかのクラスに属するかを特定する。
【００１９】
クラス学習部１ｂでは、パケット２に対する、クラス推定部１ｃによる実際のクラス特定結果と、別途に外部情報３として外部から入力されるクラスの情報を用いることによって、特徴Ａ（ｘ）とクラスＣ１，Ｃ２の関係を学習する。
【００２０】
カウンター部１ｄは、カウンターを具備し、このカウンターにより、クラス学習部１ｂで学習した結果を、数値として保持する。
【００２１】
クラス推定部１ｃにおけるクラス推定計算では、観測した特徴情報Ａ（ｘ）を基に、パケット２が、クラスＣ１に属する確率をｐ、クラスＣ２に属する確率ｑを「ｑ＝１−ｐ」とし、ｐを、「ｐ＝１÷（１＋２Λ）」と近似的に推定する。
【００２２】
ここで「Λ」は、下記の数２の式で表される、クラス学習部１ｂでの学習結果を示す数値である。
【００２３】
【数２】
2011048622.tif 000004
【００２４】
上記数２の式において、λ（ｎ；Ｍ）は、整数ｎをＭビットの二進数で表現した際に先頭から続く０の数を返す関数である。例えばｎ＝２２，Ｍ＝８とすると、ｎの８ビットでの二進数表現は｛０００１０１１０｝であり、先頭から３つの０が続くので、λ（２２；８）＝３である。
【００２５】
また、上記数２の式において、「ｎ１」は、過去に実際に対象物であるパケット２がクラスＣ１であった数を記録するカウンター値であり、「ｎ２」は、過去に実際に対象物であるパケット２がクラスＣ２であった数を記録するカウンター値である。
【００２６】
また、上記数２の式において、「ｎ１Ａｊ」は、ｊ番目の特徴がある値Ａｊであった条件の下で、過去、実際に、対象物であるパケット２がクラスＣ１であった数であり、「ｎ２Ａｊ，」は、ｊ番目の特徴がある値Ａｊであった条件の下で、過去、実際に、対象物であるパケット２がクラスＣ２であった数である。
【００２７】
これら、「ｎ１」、「ｎ２」、「ｎ１Ａｊ」、「ｎ２Ａｊ，」の数値は、カウンター部１ｄにおける各々のカウンターにて管理される。
【００２８】
尚、クラス推定部１ｃでは、予め、上記Λの値に応じた、パケット２がクラスＣ１である確率ｐを算出して記憶装置に格納しておくことにより、観測したパケット（対象物）に対する確率ｐを高速に計算できる。
【００２９】
そして、クラス推定部１ｃは、確率ｐが、予め定められた閾値θより高ければ、当該対象物であるパケット２のクラスをＣ１，そうでなければ、クラスをＣ２と特定する。
【００３０】
また、クラス学習部１ｂでは、別途得られた対象物の実際のクラスの情報を利用することで、カウンター部１ｄにおけるカウンター値ｎ１，ｎ２を設定すると共に、クラス推定部１ｃによるクラスの特定結果に応じて、カウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊを更新する。
【００３１】
尚、このカウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊが「０」であった場合、それらを十分に小さな値、例えば「１」で補正する。
【００３２】
以下、高速二値分類システム１において、処理の対象である、ネットワーク回線上を流れ、時々刻々と到来するパケットを対象物とし、そのパケットが有する特徴として、送信元ＩＰアドレスのネットワークプレフィックスを用い、そのパケットを２つのクラスＣ１，Ｃ２に分類する処理動作の詳細を説明する。尚、ビットのサイズ（Ｍ）は８であり、カウンターは２進数で管理しているものとする。
【００３３】
ここでは、対象物であるパケットに対して１つのみの特徴を考える。このパケットの特徴としてのＩＰアドレスのネットワークプレフィックスは、内部あるいは外部で管理された経路情報より、把握可能であるものとする。
【００３４】
また、クラスとしては、ネットワーク異常を引き起こしている（Ｃ１）か否（Ｃ２）かの二値とする。
【００３５】
図１において、高速二値分類システム１は、対象物ｘとしてのパケット２を特徴抽出部１ａにおいて取り込み、特徴抽出部１ａにより、パケット２に関する特徴を抽出する。
【００３６】
すなわち、特徴抽出部１ａは、パケット２の送信元ＩＰアドレスを参照して、例えば、「１９２．１６８．１．１３」を取得し、このＩＰアドレス（１９２．１６８．１．１３）に紐付いたネットワークプレフィックス（特徴）を、内部あるいは外部で管理されたネットワーク経路情報などを参照することによって取得する。
【００３７】
ここでは、対応するネットワークプレフィックス（パケット２の特徴）が「１９２．１６８．１．０／２4」であったとする。この結果、パケット（対象物ｘ）が有する特徴（Ａ（ｘ））の数は一つであるので、特徴Ａ１（ｘ）＝１９２．１６８．１．０／２4となる。
【００３８】
このようにして、特徴抽出部１ａにおいて、取得した、パケット（対象物ｘ：１９２．１６８．１．１３）およびその特徴（特徴Ａ１（ｘ）＝１９２．１６８．１．０／２4）はクラス学習部１ｂに送られる。
【００３９】
クラス学習部１ｂでは、図２に示したフローチャートにしたがって、カウンター部１ｄで管理する対象のクラス情報および対応するカウンター値の更新を行う。尚、このクラス学習部１ｂでの処理はリアルタイム処理でなくても構わない。
【００４０】
図５と図６においてカウンター部１で管理するカウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊ５１とカウンター値ｎ１，ｎ２６１の具体例を示す。ここでは、すべてのカウンターは８ビットの整数で管理されているものとし、各カウンター（ｎ１，ｎ２，ｎ１Ａ１，ｎ２Ａ１）の数値は、いずれも２進数で表現されている。
【００４１】
今、パケット２（対象ｘ：１９２．１６８．１．１３）のクラスを外部に問い合わせた結果（ステップＳ２０１〜Ｓ２０３）、クラスがＣ１であると判明したものとする。
【００４２】
クラスＣ１が一つ観測されたので、カウンターｎ１の数値を一つカウントアップする（ステップＳ２０４）。その結果、図６のカウンター値ｎ１，ｎ２６１におけるカウンターｎ１の値「００１０１１０１」は「００１０１１１０」となる。
【００４３】
また、パケット２（対象ｘ）の特徴Ａ１に関しては、パケット２（対象ｘ）のクラスがＣ１であったので、カウンターｎ１Ａ１の数値を、やはり一つカウントアップする（ステップＳ２０４）。その結果、図５のカウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊ５１におけるカウンターｎ１Ａ１の値「００１０００１１」は「００１００１００」となる。
【００４４】
クラス推定部１ｃでは、図３のフローチャートにおいて示すようにして、特徴抽出部１ａから送られてきた対象物ｘであるパケットの情報（１９２．１６８．１．１３）と特徴Ａ１（ｘ）（１９２．１６８．１．０／２4）を基に、カウンター部１ｄで管理している情報を用いて、クラス判定を行う。
【００４５】
すなわち、クラス推定部１ｃでは、特徴抽出部１ａから送られてきた対象物ｘであるパケットの情報（１９２．１６８．１．１３）と特徴Ａ１（ｘ）（１９２．１６８．１．０／２4）を基に、カウンター部１ｄで管理している情報（ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊ，ｎ１，ｎ２）を読み出し（ステップＳ３０１）、これらの情報を用いて、クラス判定を行う（ステップＳ３０２〜Ｓ３０５）。この処理はリアルタイムで実施できるよう、高速に実現しなければならない。
【００４６】
今、カウンター部１ｄにおける各カウンターから、ｎ１＝「００１０１１０１」，ｎ２＝「０００１０１１０」，ｎ１Ａ１＝「００１０００１１」，ｎ２Ａ１＝「００００１１０１」を読み取ったものとする（ステップＳ３０１）。尚、これらの値は、前記のクラス学習部１ｂによる学習における更新前の値で構わない。
【００４７】
この場合、Λ＝λ（ｎ１；Ｍ）−λ（ｎ２；Ｍ）＋λ（ｎ１Ａ１；Ｍ）−λ（ｎ２Ａ１；Ｍ）＝２−３＋２−４＝−３であるので、図４を参照すると、Λが「−３」に対応する確率ｐの値は「８／９」であり（図４におけるΛが「−３」に対応する確率ｐの値は、予め、ｐ＝１÷（１＋２Λ）から、１÷（１＋２−３）＝１÷（１＋２１／８）＝８／９として求められている）、確率ｐの推定値ｐ*は「８÷９＝０．８８８８…」となることがわかる（ステップＳ３０２）。
【００４８】
そして、例えば、閾値θを「θ＝０．８」とした場合、推定値ｐ＊＞θであるので（ステップＳ３０３）、クラス推定部１ｃは、パケット２（対象ｘ）をクラスＣ１と分類できる（ステップＳ３０４）。また、閾値θを「θ＝０．９」とした場合、推定値ｐ＊＜θであるので（ステップＳ３０３）、クラス推定部１ｃは、パケット２（対象ｘ）をクラスＣ２と分類できる（ステップＳ３０５）。
【００４９】
以上述べたクラス推定部１ｃで行った処理をまとめると、（１）特徴抽出部１ａから送信された情報に基づく対応するカウンター値の読み出し（ステップＳ３０１）と、（２）Λと確率ｐ（推定値ｐ＊）の計算（ステップＳ３０２）、そして、（３）確率ｐ（推定値ｐ＊）と閾値θとの比較である（ステップＳ３０３〜Ｓ３０５）。
【００５０】
これらの処理の内、最も処理負荷の高いのは、Λの計算であるが、このΛの計算では、各々のカウンター値における先頭から続く「０」の個数を数えている。この計算手順は、一般的に、ＮＬＺ（Ｎｕｍｂｅｒ  ｏｆ  Ｌｅａｄｉｎｇ  Ｚｅｒｏ）の演算として知られるものであり、高速に処理可能である。
【００５１】
以上、図１〜図６を用いて説明したように、本例の高速二値分類システム１では、入力された対象物（パケット）を、当該対象物の特徴に基づき２つのクラスＣ１，Ｃ２に、高速に分類するために、特徴抽出部１ａにより、入力された対象物ｘ（パケット）の特徴情報Ａ（ｘ）（ネットワークプレフィックス）を抽出し、クラス推定部１ｃにより、特徴抽出部１ａが抽出した対象物ｘの特徴情報Ａ（ｘ）に対応付けられたクラスがクラスＣ１，Ｃ２のいずれであるかを判定する。
【００５２】
その際、クラス推定部１ｃは、入力された特徴情報Ａ（ｘ）を基にクラスＣ１に属する確率をｐ、Ｃ２に属する確率をｑ＝１−ｐとし、確率ｐを、上述の数２に示す、整数ｎをＭビットの二進数で表現した際に先頭から続く０の数を返す関数λ（ｎ；Ｍ）と、対象物ｘが過去に実際にクラスＣ１であった数ｎ１と、対象物ｘが過去に実際にクラスＣ２であった数ｎ２と、対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で、当該対象物ｘのクラスがＣ１であった数ｎ１Ａｊと、対象物ｘのｊ番目の特徴が値Ａｊであった条件の下で、当該対象物ｘのクラスがＣ２であった数ｎ２Ａｊとからなる式で算出されるΛを用いて、確率ｐをｐ＝１÷（１＋２Λ）により算出し、算出した確率ｐの値が予め定められた閾値θと比較して、高ければクラスＣ１、低ければクラスＣ２と判定する。
【００５３】
また、高速二値分類システム１では、カウンター部１ｄにおいて、対象物ｘ（パケット９毎の数ｎ１，ｎ２，ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊのそれぞれを個別に記憶し、クラス学習部１ｂにより、外部情報３として入力装置を介して入力される、対象物ｘ（パケット）が過去に実際にクラスＣ１もしくはＣ２であった実績結果情報、および、対象物ｘ（パケット）のｊ番目の特徴（ネットワークプレフィックス）が値Ａｊであった条件の下で当該対象物ｘのクラスがＣ１もしくはＣ２であった実績結果情報を用いて、カウンター部１ｄが記憶する対象物ｘ毎の数ｎ１，ｎ２，ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊのそれぞれを更新する。
【００５４】
また、高速二値分類システム１では、クラス学習部１ｂにおいて、カウンター部１ｄが記憶する対象物ｘ（パケット）の数ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊが０であった場合、予め定められた数、例えば、１を含む十分に小さな値に更新する。
【００５５】
さらに、高速二値分類システム１では、クラス推定部１ｃにおいて、上述の数２における各Λの値に対する各確率ｐを予め算出して、図４に示すように、Λとｐの関係情報として記憶装置に記憶しておき、クラス推定部１ｃは、数２の式で算出したΛに対する確率ｐを、記憶装置に記憶したΛとｐの関係情報を参照して取得する。
【００５６】
このことにより、本例の高速二値分類システム１では、二値分類における確率の計算を少ない処理数で行うことが可能となり、クラス分類処理に要するオーバーヘッドを大幅に削減して、高速な二値分類を実現することができ、ネットワークにおけるパケット毎のクラス分類を効率的に行うことが可能となる。
【００５７】
尚、本発明は、図１〜図６を用いて説明した例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、外部情報３に基づきクラス学習部１ｂによりカウンター部１ｄにおける情報（カウンター値）を更新する構成としているが、クラス推定部１ｃによるクラス分類結果４を、カウンター部１ｄにおける情報（カウンター値）に反映させる構成としても良い。
【００５８】
また、本例では、ネットワーク上のパケットを対象物ｘとして、その正常・異常を推定・判定する構成例での説明を行っているが、例えば、医療分野における細胞を対象物ｘとして、その正常・異常を推定・判定する構成としても良い。
【００５９】
また、本例のコンピュータ構成に関しても、キーボードや光ディスクの駆動装置の無いコンピュータ構成としても良い。また、本例では、光ディスクを記録媒体として用いているが、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）等を記録媒体として用いることでも良い。また、プログラムのインストールに関しても、通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウンロードしてインストールすることでも良い。
【符号の説明】
【００６０】
１：高速二値分類システム（「二値分類システム」）、１ａ：特徴抽出部、１ｂ：クラス学習部、１ｃ：クラス推定部、１ｄ：カウンター部、２：対象物（「パケット」）、３：外部情報、４：クラス分類結果、４１：Λと確率ｐの関係情報、５１：カウンター値ｎ１Ａｊ，ｎ２Ａｊ、６１：カウンター値ｎ１，ｎ２。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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