(57)【要約】      （修正有）【課題】クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際の計算量を低減する。【解決手段】複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、複数の特徴量ベクトルｘｉを第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定部１３ｂと、複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと初期値決定部１３ｂにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算部１３ｃとを備える。【選択図】図１
2019215681.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とするクラスタ分類システム。
【請求項２】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とするクラスタ分類システム。
【請求項３】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とするクラスタ分類システム。
【請求項４】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とするクラスタ分類方法。
【請求項５】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とするクラスタ分類方法。
【請求項６】
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とするクラスタ分類方法。
【請求項７】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とするクラスタ分類プログラム。
【請求項８】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とするクラスタ分類プログラム。
【請求項９】
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とするクラスタ分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えばクラスタリングにおいて指定されるクラスタ数に分類するクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、複数の要素からなる集合の中から類似する要素を見つけ出して、いくつかの部分集合に分割するクラスタリングが知られている。クラスタリングには、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングとがあり、代表的な非階層的クラスタリングとして、k-meansやFuzzy c-means法がある。例えば、Fuzzy c-means法では、指定されたクラスタ数に対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを初期化した後、クラスタ中心ベクトルμｋの計算と帰属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返すことにより、クラスタ中心ベクトルμｋが計算される。上述した非階層的クラスタリングにおいては、クラスタ数を指定する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２５６２４４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
クラスタリングが適切に行われるには、指定するクラスタ数が最適である必要がある。従来から、例えばＰｓｅｕｄｏ  Ｆを評価指標として、クラスタ数を種々変化させ、クラスタ数ごとの評価指標Ｆを計算し、評価指標Ｆに基づいてクラスタ数を評価することが知られている。したがって、複数のクラスタ数について、クラスタ数を種々変化させてクラスタ中心ベクトルμｋを計算する必要がある。しかしながら、Fuzzy c-means法によりクラスタ分類を行う場合、クラスタ数を種々変化させる度に、各クラスタに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの全てを初期化した後、クラスタ中心ベクトルμｋを計算する場合、クラスタ分類を行う際の計算量が多くなってしまう。また、複数のデータについての特徴量ベクトルｘｉを分類した後にデータを追加することが考えられるが、各クラスタに対するデータの特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの全てを初期化した場合、クラスタ分類を行う際の計算量が多くなってしまう。なお、このような問題は、k-means法によりクラスタ分類を行う場合も同様である。
【０００５】
本発明は、クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際や電気的信号についての特徴量ベクトルを追加してクラスタ分類を行う際の計算量を低減できるクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、かかる目的を達成するために、次のような手段を講じたものである。
【０００７】
すなわち、本発明に係るクラスタ分類システムは、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明において、Fuzzy c-means法によりクラスタ分類を行う場合、クラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉとは、クラスタｋに対して特徴量ベクトルｘｉがどの程度属するかを示した帰属度ｕｋｉであり、帰属度ｕｋｉは、０と１の間の数（０＜ｕｋｉ＜１）である。また、k-means法によりクラスタ分類を行う場合、クラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉとは、クラスタｋに対して特徴量ベクトルｘｉが属するか否かを示し、クラスタｋに対して特徴量ベクトルｘｉが属する場合は１であり、クラスタｋに対して特徴量ベクトルｘｉが属しない場合は０である。本発明において、クラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉの内容は、以下の説明においても同様である。
【０００９】
本発明に係るクラスタ分類方法は、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係るクラスタ分類プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、前記複数の特徴量ベクトルを前記第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、複数の特徴量ベクトルｘｉを第１クラスタ数より多い第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉの初期値または追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値だけを新たに決定する。したがって、第２クラスタ数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉの全てを初期化する場合や、第２クラスタ数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの全てを初期化する場合と比べて、クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【００１２】
本発明に係るクラスタ分類システムは、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るクラスタ分類方法は、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係るクラスタ分類プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、前記複数の特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたは前記第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係るクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、複数の特徴量ベクトルｘｉを第１クラスタ数より少ない第２クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、第１クラスタ数のクラスタｋから選択された複数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する。したがって、第２クラスタ数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの従属度ｕｋｉの全てを初期化する場合や、第２クラスタ数のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの全てを初期化する場合と比べて、クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【００１６】
本発明に係るクラスタ分類システムは、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明に係るクラスタ分類方法は、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定ステップと、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定ステップにより決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算ステップとを備えることを特徴とする。
【００１８】
本発明に係るクラスタ分類プログラムは、
コンピュータに読み込まれることにより、当該コンピュータを、
複数の電気的信号についての複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉの数を増加させて、それらの特徴量ベクトルｘｉを前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの前記第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値を決定する初期値決定手段と、
前記複数の特徴量ベクトルｘｉが前記第１クラスタ数のクラスタｋに分類された際に計算された従属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋと前記初期値決定手段により決定された初期値とに基づいて、クラスタ分析法によりクラスタ中心ベクトルμｋの計算と従属度ｕｋｉの更新とをクラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す計算手段として機能させることを特徴とする。
【００１９】
本発明に係るクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、複数の特徴量ベクトルｘｉが第１クラスタ数のクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉを追加して、それらの特徴量ベクトルｘｉを第１クラスタ数のクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉの第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉの初期値だけを決定する。したがって、追加した特徴量ベクトルｘｉを含む全ての特徴量ベクトルｘｉの第１クラスタ数のクラスタｋに対する従属度ｕｋｉを初期化する場合と比べて、特徴量ベクトルｘｉを追加してクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【発明の効果】
【００２０】
以上、本発明によれば、複数の特徴量ベクトルｘｉを複数のクラスタｋに分類した後において、例えばクラスタ数を増加または減少させてクラスタ分類を行う際や、特徴量ベクトルｘｉを追加してクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１実施形態に係るクラスタ分類システムの構成を示した図である。
【図２】図１のクラスタ分類システムにおける分類方法を説明する図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係るクラスタ分類システムの構成を示した図である。
【図４】図３のクラスタ分類システムにおける分類方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の第１実施形態のクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムについて、図面を参照して説明する。
【００２３】
（第１実施形態）
本発明の実施形態に係るクラスタ分類システムは、図１に示すように、振動検出センサ１と、振動検出センサ１が接続されたクラスタ分類装置２を備える。
【００２４】
振動検出センサ１は、振動波形データを検出するものであり、ねじの圧造工程において、ねじを圧造する製造装置に取り付けられる。振動検出センサ１は、工具に割れがあるか否かの検査を行うための振動波形データを検出し、振動波形データはクラスタ分類装置２に供給される。ここで、振動検出センサ１は、圧電式、ストレンゲージ式、電磁式など任意の方式ものを使用することができる。
【００２５】
クラスタ分類装置２は、図２に示す制御部１０によって制御される。制御部１０は、ＣＰＵ、メモリ及びインターフェースを含む通常のマイクロコンピュータを主体として構成されるもので、メモリに記憶されているクラスタ分類プログラムに従い所定の演算、処理を行って、周辺ハードウェアとの協働の下に、上記の振動検出センサ１から取り込んだ振動波形データを複数のクラスタに分類する。
【００２６】
制御部１０には、振動波形データ記憶部１１と、特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析部１３と、クラスタ規模計算部１４と、クラスタ半径計算部１５と、疑似ｔ値計算部１６と、集合決定部１７と、演算部１８と、判定部１９とを有している。制御部１０には、振動検出センサ１が接続される。
【００２７】
振動波形データ記憶部１１は、振動検出センサ１から供給された振動波形データを記憶する。
【００２８】
特徴量ベクトル計算部１２は、振動波形データ記憶部１１に記憶された複数の振動波形データについての特徴量ベクトルｘｉをそれぞれ計算する。
【００２９】
クラスタ分析部１３は、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｃについて、クラスタ分析法により帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルμｋを計算する。本実施形態では、クラスタ分析法として、目的関数Jを最小化する手法であるFuzzy c-means法が使用される。
【００３０】
【数１】
2019215681.tif 000003
但し、ｘｉは振動波形データの特徴量ベクトル、μｋは各クラスタｋの中心ベクトル（以下、クラスタ中心ベクトルという）、ｕｋｉは振動波形データｉの各クラスタｋへの帰属度、Ｃはクラスタ数であり、ｑは２である。すなわち、添え字のｉは振動波形データの識別、ｋはクラスタの識別を表す。
【００３１】
（初期化）
まず、帰属度ｕｋｉを初期化する。
【数２】
2019215681.tif 000004
【００３２】
本実施形態において、クラスタ分析部１３は、初期化部１３ａと、初期値決定部１３ｂと、計算部１３ｃと、記憶部１３ｄとを有している。記憶部１３ｄには、クラスタ分析部１３により使用された種々の値が記憶され、記憶部１３ｄに記憶される内容には、例えばクラスタ数Ｃ（第１クラスタ数）のクラスタｋに分類する際に計算された帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルｕｋｉなど、クラスタ分類を行う際に計算された帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルｕｋｉなどが含まれる。
【００３３】
初期化部１３ａは、クラスタ数Ｃについての分類を最初に行う際に、特徴量ベクトルｘｉの各クラスタに対する帰属度ｕｋｉを初期化する。したがって、初期化部１３ａは、最初に分類を行う際のクラスタ数をＣとすると、１以上且つＣ以下のクラスタｋ（１≦ｋ≦Ｃ）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）についての帰属度ｕｋｉを初期化する。本実施形態では、帰属度ｕｋｉの初期値を乱数により初期化する。
【００３４】
初期値決定部１３ｂは、最初のクラスタ数Ｃについての分類を行った後、最初のクラスタ数Ｃと異なるクラスタ数についての分類を行う場合、及び、振動波形データｉを追加して分類を行う場合において、特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する。
【００３５】
初期値決定部１３ｂにより初期値が決定されるのは、下記のクラスタ追加処理、クラスタ統合処理、データ追加処理のいずれかが行われる場合である。
クラスタ追加処理：クラスタ数Ｃを増加させた場合
クラスタ統合処理：クラスタ数Ｃを減少させた場合
データ追加処理：振動波形データｉを追加した場合
【００３６】
（クラスタ追加処理での初期値の決定）
複数の振動波形データｉについての複数の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、複数の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃより多い数（Ｃ＋１）のクラスタｋに分類する場合には、初期値決定部１３ｂは、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉ、または、追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値を決定する。
【００３７】
（帰属度ｕｋｉの初期値の決定）
初期値決定部１３ｂは、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの初期値を乱数とする。即ち、１以上且つＣ以下のクラスタｋ（１≦ｋ≦Ｃ）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、クラスタｋを追加するまでに計算された帰属度ｕｋｉを初期値とし、追加したクラスタｋ（ｋ＝Ｃ＋１）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）についての帰属度ｕｋｉの初期値を乱数とする。
【数３】
2019215681.tif 000005
【００３８】
（クラスタ中心ベクトルμｋの初期値の決定）
初期値決定部１３ｂは、１以上且つＣ以下のクラスタｋ（１≦ｋ≦Ｃ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、クラスタｋを追加するまでに計算されたクラスタ中心ベクトルμｋを初期値とし、追加したクラスタのクラスタ中心ベクトルμｋについては、どのクラスタにも属さないデータの中心座標を初期値とする。
【数４】
2019215681.tif 000006
但し、Ｎは、特徴量ベクトルｘｉの数であり、ｎ(∪Ｃｋ)は、後述の和集合∪Ｃｋの要素数（全てのクラスタｋの少なくとも１つに属した特徴量ベクトルｘｉの数）である。したがって、和集合∪Ｃｋに属さない特徴量ベクトルｘｉの振動波形データｉについて特徴量ベクトルｘｉの合計を、どのクラスタにも属さない特徴量ベクトルｘｉの数であるＮ−ｎ(∪Ｃｋ) で除算することにより、初期値を計算する。
【００３９】
（クラスタ統合処理での初期値の決定）
複数の振動波形データｉについての複数の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、複数の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃより少ない数（Ｃ−１）のクラスタｋに分類する場合には、初期値決定部１３ｂは、クラスタ数Ｃのクラスタｋから選択された２つのクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを統合して初期値を決定する、または、クラスタ数Ｃのクラスタｋから選択された２つのクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値を決定する。
【００４０】
（帰属度ｕｋｉの初期値の決定）
まず、クラスタ数Ｃのクラスタにおいて統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２（但し、ｋ１＜ｋ２）を決定する。統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２としては、２つのクラスタの少なくともいずれかに属する要素数に対する両方のクラスタに属する要素数の割合が最大となるものとする。即ち、２つのクラスタｋ１及びｋ２の少なくとも１つに属した和集合の要素数に対する２つのクラスタｋ１及びｋ２の両方に属した積集合の要素数の割合が最大となるものとする。
【００４１】
統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２（但し、ｋ１＜ｋ２）を決定した後、クラスタｋ２をクラスタｋ１に統合する場合について説明する。
【００４２】
（１）１以上且つｋ２より小さい（但しｋ１ではない）クラスタｋ（１≦ｋ＜ｋ２（但し、ｋ≠ｋ１）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、統合するまでの帰属度ｕｋｉを初期値とする。
【００４３】
（２）クラスタｋ２が統合されるクラスタｋ１、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、統合するまでのクラスタｋ１とクラスタｋ２に対する帰属度ｕｋｉの和または乱数を初期値とする。
【００４４】
（３）ｋ２以上且つＣより小さいクラスタｋ（ｋ２≦ｋ＜Ｃ）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、統合するまでの帰属度ｕｋｉを、帰属度ｕｋ＋１ ｉとして初期値とする。即ち、クラスタｋ２がクラスタｋ１に統合されることにより、クラスタ数が１だけ減少することから、ｋ２より大きいクラスタｋについては、統合するまでの帰属度ｕｋｉを、帰属度ｕｋ＋１ ｉとして初期値とする。
【数５】
2019215681.tif 000007
【００４５】
（クラスタ中心ベクトルμｋの初期値の決定）
まず、Ｃ個のクラスタにおいて統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２（但し、ｋ１＜ｋ２）を決定する。統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２としては、２つのクラスタの少なくともいずれかに属する要素数に対する両方のクラスタに属する要素数の割合が最大となるものとする。即ち、２つのクラスタｋ１及びｋ２の少なくとも１つに属した和集合の要素数に対する２つのクラスタｋ１及びｋ２の両方に属した積集合の要素数の割合が最大となるものとする。
【００４６】
統合する２つのクラスタｋ１及びｋ２（但し、ｋ１＜ｋ２）を決定した後、クラスタｋ２をクラスタｋ１に統合する場合について説明する。
【００４７】
（１）１以上且つｋ２より小さい（但しｋ１ではない）クラスタｋ（１≦ｋ＜ｋ２（但し、ｋ≠ｋ１）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、統合するまでのクラスタ中心ベクトルμｋを初期値とする。
【００４８】
（２）クラスタｋ２が統合されるクラスタｋ１、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、統合するまでのクラスタｋ１とクラスタｋ２の中心座標の加重平均を初期値とする。
【００４９】
（３）ｋ２以上且つＣより小さいクラスタｋ（ｋ２≦ｋ＜Ｃ）、１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、統合するまでのクラスタ中心ベクトルμｋを、クラスタ中心ベクトルμｋ＋１として初期値とする。即ち、クラスタｋ２がクラスタｋ１に統合されることにより、クラスタ数が１だけ減少することから、ｋ２より大きいクラスタｋについては、統合するまでのクラスタ中心ベクトルμｋを、クラスタ中心ベクトルμｋ＋１として初期値とする。
【数６】
2019215681.tif 000008
【００５０】
（データ追加処理）
Ｎ個の振動波形データｉについてのＮ個の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタに分類された後において、振動波形データｉについての特徴量ベクトルｘｉを追加して、Ｎ＋１個の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類する場合には、初期値決定部１３ｂは、追加した特徴量ベクトルｘｉのクラスタ数Ｃのクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉの初期値を決定する。
【００５１】
（帰属度ｕｋｉの初期値の決定）
初期値決定部１３ｂは、データ数を更新（Ｎ＝Ｎ＋１）し、追加した特徴量ベクトルｘｉのクラスタに対する帰属度ｕｋｉの初期値を、下記の（１）及び（２）のいずれかにより決定する。即ち、１以上且つＣ以下のクラスタｋ（１≦ｋ≦Ｃ）、１以上且つＮ−１以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、振動波形データｉについての特徴量ベクトルｘｉを追加するまでに計算された帰属度ｕｋｉを初期値とし、追加した振動波形データｉ（ｉ＝Ｎ）のクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉの初期値は、クラスタ中心ベクトルμｋにより決定または乱数により決定する。
【００５２】
（１）追加した振動波形データｉ（ｉ＝Ｎ）のクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉの初期値を、クラスタ中心ベクトルμｋにより決定する。但し、Ｃはクラスタ数であり、ｑは２である。
【数７】
2019215681.tif 000009
【００５３】
（２）追加した振動波形データｉ（ｉ＝Ｎ）のクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉの初期値を、乱数により決定する。
【数８】
2019215681.tif 000010
【００５４】
計算部１３ｃは、初期化部１３ａでの初期化または初期値決定部１３ｂでの初期値の決定が行われた後、クラスタ中心ベクトルμｋの計算と帰属度ｕｋｉの更新とを、クラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す。以下、計算部１３ｃにおけるクラスタ中心ベクトルμｋの計算と帰属度ｕｋｉの更新について説明する。
【００５５】
（クラスタ中心ベクトルμｋの計算）
帰属度ｕｋｉを用いて、クラスタ中心ベクトルμｋを下記の式で計算する。但し、ｑは２である。
【数９】
2019215681.tif 000011
【００５６】
（帰属度ｕｋｉの更新）
クラスタ中心ベクトルμｋを用いて振動波形データｉの各クラスタｋへの帰属度ｕｋｉを下記の式で更新する。但し、Ｃはクラスタ数であり、ｑは２である。
【数１０】
2019215681.tif 000012
【００５７】
（収束計算）
ここで、クラスタ中心ベクトルμｋ、及び、振動波形データｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉの計算を繰り返し、全てのクラスタの中心が変化しなければ終了する。即ち、クラスタ中心ベクトルμｋの計算、及び、振動波形データｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉの更新を、クラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す。
【００５８】
クラスタ規模計算部１４は、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算する。即ち、クラスタ規模計算部１４は、下記の式により、クラスタ規模νｋを、クラスタｋごとに計算する。
【数１１】
2019215681.tif 000013
【００５９】
クラスタ半径計算部１５は、下記の式により、クラスタｋごと、クラスタ半径√Ｖｋを計算する。
【数１２】
2019215681.tif 000014
但し、νｋはクラスタ規模、ｘｉは電気的信号の特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、Ｎは電気的信号の数である。
【００６０】
疑似ｔ値計算部１６は、下記の式により、特徴量ベクトルｘｉごとに、疑似ｔ値ｔｋｉを計算する。
【数１３】
2019215681.tif 000015
但し、ｘｉは特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、√Ｖｋはクラスタ半径である。
【００６１】
集合決定部１７は、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１４】
2019215681.tif 000016
【００６２】
集合決定部１７は、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａを計算する集合領域計算部１７ａを有している。本実施形態では、あらかじめ設定された両側確率のパーセントとして、α＝０．６（６０％）が設定され、全てのクラスタｋの領域（存在確率：１−α）は、全空間の４割を占めることを意味している。ただし、確率分布のパーセント点ｔａを求める際、自由度としてはクラスタ規模νｋから１を引いた値νｋ−１を使用する。
【００６３】
演算部１８は、全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを算出する。和集合の要素数とは、全てのクラスタｋの少なくとも１つに属した特徴量ベクトルｘｉの数であり、積集合の要素数とは、全てのクラスタｋに属した特徴量ベクトルｘｉの数である。
【００６４】
判定部１９は、演算部１８により演算された和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｃについての判定として、下記のいずれの状態であるかを判定する。
（適正状態）：クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数である状態
（不足状態）：クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より少ない状態
（過剰状態）：クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より多い状態
【００６５】
判定部１９は、和集合の要素数が電気的信号の数Ｎと同一であり、且つ、積集合の要素数が０である場合、すべての特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋのいずれかに属し、且つ、クラスタ数Ｃのクラスタｋの全てに属した特徴量ベクトルｘｉがないことから、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数である適正状態と判定する。
【００６６】
また、判定部１９は、和集合の要素数が特徴量ベクトルｘｉの数Ｎより少ない場合、クラスタ数Ｃのクラスタｋのいずれにも属してない特徴量ベクトルｘｉがあることから、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より少ない不足状態と判定する。
【００６７】
また、判定部１９は、和集合の要素数が特徴量ベクトルｘｉの数Ｎと同一であり、且つ、積集合の要素数が０より多い場合、すべての特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋのいずれかに属し、且つ、クラスタ数Ｃのクラスタｋの全てに属した特徴量ベクトルｘｉがあることから、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より多い過剰状態と判定する。
【００６８】
本実施形態のクラスタ分類システムにおける分類方法について、図２に基づいて説明する。
【００６９】
（ステップＳ１）
ねじの圧造工程において、振動波形センサ１により、ねじを圧造する際の振動波形データが検出される。本実施形態のクラスタ分類システムでは、多数のねじを圧造する際の振動波形データが、振動検出センサ１により検出される。
【００７０】
（ステップＳ２）
振動波形センサ１により検出された振動波形データが、クラスタ分類装置２の振動波形データ記憶部１１に記憶される。本実施形態では、多数のねじを圧造する際に振動検出センサ１により検出された振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されるが、１つのねじを圧造する度に、１つの振動波形データが振動波形データ記憶部１１に記憶されてもよいし、多数のねじを圧造した後、多数の振動波形データが振動波形データ記憶部１１にまとめて記憶されてもよい。
【００７１】
（ステップＳ３）
特徴量ベクトル計算部１２により、振動波形データ記憶部１１に記憶された各振動波形データの特徴量ベクトルｘｉが計算される。
【００７２】
（ステップＳ４〜ステップＳ６）
クラスタ分析部１３により、所定のクラスタ数について、帰属度ｕｋｉ及びクラスタ中心ベクトルμｋが計算される。
【００７３】
（ステップＳ４）
クラスタ数Ｃについての分類を最初に行う際に、初期化部１３ａにより、特徴量ベクトルｘｉの各クラスタに対する帰属度ｕｋｉが初期化される。
【００７４】
（ステップＳ５、Ｓ６）
ステップＳ５において、計算部１３ｃにより、クラスタ中心ベクトルμｋの計算と帰属度ｕｋｉの更新とが行われる。その後、ステップＳ６において、クラスタ中心ベクトルμｋが収束したか否かが判定され、クラスタ中心ベクトルμｋが収束してない場合、ステップＳ５に戻り、クラスタ中心ベクトルμｋが収束するまで繰り返す。
【００７５】
（ステップＳ７）
クラスタ規模計算部１４により、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉを足し合したクラスタ規模νｋが、クラスタｋごとに計算される。
【数１１】
2019215681.tif 000017
【００７６】
（ステップＳ８）
クラスタ半径計算部１５により、下記の式により、クラスタ半径√Ｖｋが、クラスタｋごと計算される。
【数１２】
2019215681.tif 000018
但し、νｋはクラスタ規模、ｘｉは電気的信号の特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、Ｎは電気的信号の数である。
【００７７】
（ステップＳ９）
疑似ｔ値計算部１６により、下記の式により、疑似ｔ値ｔｋｉが、特徴量ベクトルｘｉごとに計算される。
【数１３】
2019215681.tif 000019
但し、ｘｉは特徴量ベクトル、μｋはクラスタｋの中心ベクトル、√Ｖｋはクラスタ半径である。
【００７８】
（ステップＳ１０）
集合領域計算部１７ａにより、確率分布のあらかじめ設定された両側確率のパーセント点ｔａがクラスタｋごとに計算される。本実施形態では、確率分布のあらかじめ設定された両側確率は６０％であり、そのパーセント点ｔａが計算される。
【００７９】
（ステップＳ１１）
集合決定部１７により、両側確率のパーセント点ｔａで決まる外側領域を全領域から除いた領域に含まれる疑似ｔ値ｔｋｉをもつ特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１４】
2019215681.tif 000020
【００８０】
（ステップＳ１２）
演算部１８により、全てのクラスタｋの集合Ｃｋについて、全てのクラスタｋに対する和集合の要素数と、全てのクラスタｋに対する積集合の要素数とを演算する。
【００８１】
（ステップＳ１３）
判定部１９により、演算部１８で演算された和集合の要素数及び積集合の要素数に基づいて、クラスタｋの数であるクラスタ数Ｃが適正、不足、過剰のいずれであるかを判定する。
【００８２】
（ステップＳ１４）
ステップＳ１３において、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より少ない不足状態と判定された場合、ステップＳ１４において、クラスタ追加処理を行う。具体的には、クラスタ追加処理として、クラスタ数Ｃを増加させると共に、初期値決定部１３ｂにより、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉ、または、追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値が決定される。その後、ステップＳ５に移行する。
【００８３】
（ステップＳ１５）
ステップＳ１３において、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数より多い過剰状態と判定された場合、ステップＳ１５において、クラスタ統合処理を行う。具体的には、クラスタ統合処理として、クラスタ数Ｃを減少させると共に、初期値決定部１３ｂにより、Ｃ個のクラスタｋから選択された２つのクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋが統合して初期値が決定される。その後、ステップＳ５に移行する。
【００８４】
（ステップＳ１６）
ステップＳ１３において、クラスタ数Ｃが適正なクラスタ数である適正状態と判定された場合、ステップＳ１６において、振動波形データが追加されたか否かを判定する。
【００８５】
（ステップＳ１７）
ステップＳ１６において、振動波形データが追加されたと判定された場合、ステップＳ１７において、データ追加処理が行われる。具体的には、データ追加処理として、初期値決定部１３ｂにより、Ｃ個のクラスタに対する追加した振動波形データの特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの初期値が決定される。その後、ステップＳ５に移行する。
【００８６】
本実施形態のクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、複数の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を増加させて、複数の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃより多い数（Ｃ＋１）のクラスタｋに分類する場合に、追加したクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの初期値または追加したクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの初期値だけを新たに決定する。したがって、第１クラスタ数より多い数のクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの全てを初期化する場合や、クラスタ数Ｃより多い数（Ｃ＋１）のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの全てを初期化する場合と比べて、クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【００８７】
本発明に係るクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、複数の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類された後において、クラスタｋの数を減少させて、複数の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃより少ない数（Ｃ−１）のクラスタｋに分類する場合に、クラスタ数Ｃのクラスタｋから選択された２つのクラスタｋに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉまたはクラスタ中心ベクトルμｋを統合して初期値が決定される。したがって、クラスタ数Ｃより少ない数（Ｃ−１）のクラスタに対する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉの全てを初期化する場合や、クラスタ数Ｃより少ない数（Ｃ−１）のクラスタｋのクラスタ中心ベクトルμｋの全てを初期化する場合と比べて、クラスタ数を種々変化させてクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【００８８】
本発明に係るクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、Ｎ個の特徴量ベクトルｘｉがクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類された後において、特徴量ベクトルｘｉを追加して、Ｎ＋１個の特徴量ベクトルｘｉをクラスタ数Ｃのクラスタｋに分類する場合に、追加した特徴量ベクトルｘｉのクラスタ数Ｃのクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉの初期値だけを決定する。したがって、追加された特徴量ベクトルｘｉを含む全ての特徴量ベクトルｘｉのクラスタ数Ｃのクラスタｋに対する帰属度ｕｋｉを初期化する場合と比べて、特徴量ベクトルｘｉを追加してクラスタ分類を行う際の計算量を低減できる。
【００８９】
（第２実施形態）
本発明の第２実施形態のクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムについて、図面を参照して説明する。
【００９０】
本実施形態のクラスタ分類システムが、第１実施形態のクラスタ分類システムと主に異なる点は、第１実施形態では、クラスタ規模νｋをパラメータとした疑似ｔ値ｔｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定したのに対し、本実施形態では、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉに基づいて、クラスタｋごとの集合Ｃｋを決定した点である。なお、本実施形態のクラスタ分類システムの構成が、第１実施形態のクラスタ分類システムと同様である構成についての説明は省略する。
【００９１】
本実施形態に係るクラスタ分類システムは、図３に示すように、振動検出センサ１と、振動検出センサ１が接続されたクラスタ分類装置１０２を備える。
【００９２】
クラスタ分類装置１０２の制御部１１０には、振動波形データ記憶部１１と、特徴量ベクトル計算部１２と、クラスタ分析部１３と、集合決定部１１７と、演算部１８と、判定部１９とを有している。クラスタ分析部１３は、初期化部１３ａと、初期値決定部１３ｂと、計算部１３ｃとを有している。
【００９３】
集合決定部１１７は、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが下式を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１５】
2019215681.tif 000021
但し、α及びεは正数であり、Ｃはクラスタ数ある。
【００９４】
本実施形態のクラスタ分類システムにおける分類方法について、図４に基づいて説明する。図４のステップＳ１０１〜Ｓ１０６は、図２のステップＳ１〜Ｓ６と同様であり、図４のステップＳ１０８〜Ｓ１１３は、図２のステップＳ１１〜Ｓ１７と同様であることから、説明は省略する。
【００９５】
（ステップＳ１０７）
集合決定部１１７により、特徴量ベクトルｘｉのクラスタｋへの帰属度ｕｋｉが下式を満たす特徴量ベクトルｘｉをクラスタｋごとに集めた集合Ｃｋを決定する。
【数１５】
2019215681.tif 000022
但し、α及びεは正数であり、Ｃはクラスタ数ある。
【００９６】
本実施形態のクラスタ分類システム、クラスタ分類方法及びクラスタ分類プログラムでは、第１実施形態と同様の効果が得られる。
【００９７】
以上、本発明の実施形態を説明したが、各部の具体的な構成は上述した実施形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形が可能である。
【００９８】
上記実施形態では、クラスタ統合処理として、１つのクラスタが減少されることにより２つのクラスタが統合される場合を説明したが、複数のクラスタが減少されることにより３以上のクラスタが統合される場合も同様に本発明の効果が得られる。以下、複数のクラスタが減少される場合のクラスタ統合処理について説明する。
【００９９】
（帰属度ｕｋｉの初期値の決定）
クラスタ数Ｃのクラスタにおいて統合する複数のクラスタを決定する。統合する複数のクラスタとしては、複数のクラスタの少なくともいずれかに属する要素数に対する複数のクラスタの全てのクラスタに属する要素数の割合が最大となるものとする。
【０１００】
複数のクラスタが統合されるクラスタに対する１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、統合するまでの複数のクラスタに対する帰属度ｕｋｉの和または乱数を初期値とする。それ以外のクラスタに対する１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）の帰属度ｕｋｉについては、同一のクラスタの統合するまでの帰属度ｕｋｉを初期値とする。
【０１０１】
（クラスタ中心ベクトルμｋの初期値の決定）
複数のクラスタが統合されるクラスタの１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、統合するまでの複数のクラスタの中心座標の加重平均を初期値とする。クラスタの中心座標の加重平均の計算方法は、２つのクラスタを統合する場合と同様である。それ以外のクラスタに対する１以上且つＮ以下の振動波形データｉ（１≦ｉ≦Ｎ）のクラスタ中心ベクトルμｋについては、同一のクラスタの統合するまでのクラスタ中心ベクトルμｋを初期値とする。
【０１０２】
上記実施形態では、データ追加処理として、１つの振動波形データが追加される場合を説明したが、複数の振動波形データが追加される場合も同様に本発明の効果が得られる。
【０１０３】
上記実施形態では、電気的信号が振動波形データであったが、電気的信号は振動波形データに限られない。上記実施形態では、クラスタ分析法として、Fuzzy c-means法が使用されたが、例えばk-means法などの非階層的クラスタリングが使用されてよい。
【０１０４】
上記第１実施形態では、クラスタ規模νｋ、クラスタ半径√Ｖｋ、疑似ｔ値ｔｋｉの計算方法の例、集合Ｃｋの決定方法の例を示したが、これに限られない。なお、上記の第１実施形態は、下記において、ｍ＝１、ｍ１＝０、ｍ２＝１とした場合である。
したがって、クラスタ規模νｋは、下記の式により計算されてよい。
【数１６】
2019215681.tif 000023
即ち、クラスタ規模νｋは、クラスタｋに属する特徴量ベクトルｘｉの帰属度ｕｋｉをパラメータとしたものであればよい。
クラスタ半径√Ｖｋは、下記の式により計算されてよい。
【数１７】
2019215681.tif 000024
即ち、クラスタ半径√Ｖｋは、電気的信号の数Ｎ、電気的信号の特徴量ベクトルｘｉ、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、クラスタ規模νｋをパラメータとしたものであればよい。
疑似ｔ値ｔｋｉは、下記の式により計算されてよい。
【数１８】
2019215681.tif 000025
即ち、疑似ｔ値ｔｋｉは、クラスタｋの中心ベクトルμｋ、特徴量ベクトルｘｉ、クラスタ半径√Ｖｋをパラメータとしたものであればよい。
集合Ｃｋは、下記により決定されてよい。
【数１９】
2019215681.tif 000026
【符号の説明】
【０１０５】
１  振動検出センサ
２、１０２  クラスタ分類装置
１１  振動波形データ記憶部
１２  特徴量ベクトル計算部
１３  クラスタ分析部
１３ａ  初期化部
１３ｂ  初期値決定部
１３ｃ  計算部
１３ｄ  記憶部
１４  クラスタ規模計算部
１５  クラスタ半径計算部
１６  疑似ｔ値計算部
１７、１１７  集合決定部
１７ａ  集合領域計算部
１８  演算部
１９  判定部
【図１】
2019215681.tif 000027
【図２】
2019215681.tif 000028
【図３】
2019215681.tif 000029
【図４】
2019215681.tif 000030