(57)【要約】【課題】第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度について、定量的（客観的）な指標を提示する装置を提供する。【解決手段】有意度の算出装置は、少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度の算出装置である。自己組織化マップはｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成される。有意度算出装置は判別データの各要素の有意度を算出する制御部を備える。制御部は、第１の種別について、要素毎に判別データの平均値を求め（Ｓ１５）、第２の種別について、要素毎に判別データの平均値を求め（Ｓ１４）、要素毎に、第１の種別について求めた平均値と、第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、有意度を算出する（Ｓ１６）。【選択図】図５
2015028757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度の算出装置であって、
ａ）前記自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成され、
ｂ）前記有意度算出装置は、前記判別データの各要素の有意度を算出する制御部を備え、
前記制御部は、
前記第１の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求め、
前記第２の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求め、
前記要素毎に、前記第１の種別について求めた平均値と、前記第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、前記有意度を算出する、
有意度算出装置。
【請求項２】
前記自己組織化マップは所定数の元データを用いて学習させたものであり、
前記ｎ次元ベクトルの要素の１つとして、第１の種別または第２の種別を示す種別を含み、前記第２の種別の要素の値は前記第１の種別の要素の値よりも大きく、
前記制御部は、前記種別の要素の値に基づいて、自己組織化マップを構成する各ノードの判別データをソートし、
前記制御部は、
前記第１の種別について平均値を算出する際に、
前記第１の種別について、前記自己組織化マップを構成する各ノードの判別データにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最大値となるノードのデータを求め、
前記最大値を与えるデータに基づき、前記第１の種別と前記第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、前記第１の種別について平均値を算出するデータの範囲を定め、その定めた範囲内のデータを用いて前記平均値を求め、
前記第２の種別について平均値を算出する際に、
前記第２の種別について、前記自己組織化マップを構成する各ノードの判別データにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最小値となるノードのデータを求め、
前記最小値を与えるデータに基づき前記第１の種別と前記第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、前記第２の種別について平均値を算出するデータの範囲を定め、その定めた範囲内のデータを用いて前記平均値を求める、
請求項１記載の有意度算出装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記第１の種別および第２の種別のそれぞれについて求めた平均値の値または有意度を所定数倍する、
請求項１または２記載の有意度算出装置。
【請求項４】
前記自己組織化マップは球面状または平面状の自己組織化マップである、請求項１ないし３のいずれか１つに記載の有意度算出装置。
【請求項５】
前記ｎ次元ベクトルは、判別すべき種別毎に各種別を示す要素を含む、請求項１記載の有意度算出装置。
【請求項６】
少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度を算出する、コンピュータ読み取り可能なプログラムであって、
ａ）前記自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成され、
ｂ）前記プログラムは、コンピュータの制御部に、
前記第１の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求める第１のステップと、
前記第２の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求める第２のステップと、
前記要素毎に、前記第１の種別について求めた平均値と、前記第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、有意度を算出する第３のステップと
を実行させる、
プログラム。
【請求項７】
前記自己組織化マップは所定数の元データを用いて学習させたものであり、
前記ｎ次元ベクトルの要素の１つとして、第１の種別または第２の種別を示す種別を含み、前記第２の種別の要素の値は前記第１の種別の要素の値よりも大きく、
当該プログラムは、前記制御部に、前記種別の要素の値に基づいて、自己組織化マップを構成する各ノードの判別データをソートする第４のステップをさらに実行させ、
前記第１のステップにおいて、
前記第１の種別について、前記自己組織化マップを構成する各ノードの判別データにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最大値となるノードのデータを求め、
前記最大値を与えるデータに基づき、前記第１の種別と前記第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、前記第１の種別について平均値を算出するデータの範囲を定め、
前記第２のステップにおいて、
前記第２の種別について、前記自己組織化マップを構成する各ノードの判別データにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最小値となるノードのデータを求め、
前記最小値を与えるデータに基づき、前記第１の種別と前記第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、前記第２の種別について平均値を算出するデータの範囲を定める、
請求項６記載のプログラム。
【請求項８】
前記プログラムは、第１の種別および第２の種別のそれぞれについて求めた平均値の値または有意度を所定数倍する第５のステップをさらに前記制御部に実行させる、
請求項６または７記載のプログラム。
【請求項９】
前記自己組織化マップは球面状または平面状の自己組織化マップである、請求項６ないし８のいずれか１つに記載のプログラム。
【請求項１０】
前記ｎ次元ベクトルは、判別すべき種別毎に各種別を示す要素を含む、請求項７記載のプログラム。
【請求項１１】
コンピュータの制御部により実行される、少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度の算出方法であって、
ａ）前記自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成され、
ｂ）前記算出方法は、
前記第１の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求める第１のステップと、
前記第２の種別について、前記要素毎に前記判別データの平均値を求める第２のステップと、
前記要素毎に、前記第１の種別について求めた平均値と、前記第１の種別について求めた平均値との差分を計算して有意度を求める第３のステップと
を含む有意度算出方法。
【請求項１２】
前記ｎ次元ベクトルは、判別すべき種別毎に各種別を示す要素を含む、請求項１１記載の有意度算出方法。
【請求項１３】
複数の種別の判別を可能とする自己組織化マップを生成する装置であって、
種別毎にデータが当該種別であるか否かを示す種別の要素を含む入力ベクトルを用いて学習させて自己組織化マップを生成するマップ処理部を備えた、自己組織化マップ生成装置。
【請求項１４】
コンピュータを用いて、複数の種別の判別を可能とする自己組織化マップを生成するプログラムであって、
前記コンピュータを、
種別毎にデータが当該種別であるか否かを示す種別の要素を含む入力ベクトルを用いて学習させて自己組織化マップを生成するマップ処理手段として機能させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自己組織化マップ（Self-Organizing Map）による種別判別における判別データのデータ要素の有意度の算出装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自己組織化マップ（Self-Organizing Map：以下「ＳＯＭ」という。）はヘルシンキ工科大学のコホネンが考案した教師なしニューラルネットワークであり、高次元データを２次元に圧縮して表示する仕組みを、神経回路網をヒントにして実現したものである。このＳＯＭの手法によれば、多次元データを２次元のマップ上に投影することが可能となり、データの分類が視覚的に容易に可能となるため、種々の分野でＳＯＭの応用が研究されている（非特許文献１）。
【０００３】
例えば、健康診断の分野におけるＳＯＭの応用に関して特許文献１、２に開示されたものがある。特許文献１では、被験者の健康状態に関する生体データの種々の項目を、入力ベクトルとして用いて健康診断用のＳＯＭ（以下「健康マップ」という）を生成している。このようにして得られる健康マップに対し、患者の健康状態に関するデータを入力して、健康マップ上の対応するノードを強調表示させることで、患者の健康状態を視覚的に容易に認識することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２６３５０２号公報
【特許文献２】特開２００３−３１０５５８号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】徳高平蔵、藤村喜久郎、山川烈監修、「自己組織化マップ応用事例集−ＳＯＭによる可視化情報処理」、海文堂、２００２年１０月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＳＯＭは、種類を判別する対象に応じた複数の要素を含むデータ（ベクトル）を用いて学習させることで得られる。この場合、複数の要素のうち、いずれの要素がどの種別の判別に貢献しているのかを客観的に評価することは、精度のよいＳＯＭの生成のための要素の選択において有用である。
【０００７】
本発明は、第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度について、定量的（客観的）な指標を提示する装置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】
【０００８】
本発明に係る有意度の算出装置は、少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度の算出装置である。自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成される。有意度算出装置は、判別データの各要素の有意度を算出する制御部を備える。制御部は、第１の種別について、要素毎に判別データの平均値を求め、第２の種別について、要素毎に判別データの平均値を求め、要素毎に、第１の種別について求めた平均値と、第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、有意度を算出する。
【０００９】
本発明に係る有意度の算出プログラムは、少なくとも第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度を算出する、コンピュータ読み取り可能なプログラムである。自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるｎ次元ベクトル（ｎは自然数）の判別データを有するノードの集合により構成される。当該プログラムは、コンピュータの制御部に、第１の種別について、要素毎に判別データの平均値を求める第１のステップと、第２の種別について、要素毎に判別データの平均値を求める第２のステップと、要素毎に、第１の種別について求めた平均値と、第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、有意度を算出する第３のステップとを実行させる。
【００１０】
本発明に係る自己組織化マップ生成装置は、複数の種別の判別を可能とする自己組織化マップを生成する装置であって、種別毎にデータが当該種別であるか否かを示す種別の要素を含む入力ベクトルを用いて学習させて自己組織化マップを生成するマップ処理部を備える。
【００１１】
本発明に係るプログラムは、コンピュータを用いて、複数の種別の判別を可能とする自己組織化マップを生成するプログラムであって、コンピュータを、種別毎にデータが当該種別であるか否かを示す種別の要素を含む入力ベクトルを用いて学習させて自己組織化マップを生成するマップ処理手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、第１の種別と第２の種別を判別可能な自己組織化マップにおける判別データのデータ要素の有意度を数値的に算出でき、有意度の定量的な評価を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明における有意度算出方法の基本的な考え方を説明するための図
【図２】球面ＳＯＭの学習に用いた、アヤメの種別の判別に関する元データの一部を示した図
【図３】アヤメデータを用いて学習して得られた球面ＳＯＭを示す図
【図４】本発明に係る有意度算出装置の一実施例の構成を示した図
【図５】有意度算出装置の処理を示すフローチャート
【図６Ａ】「種別」に基づき降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータの一部を示した図
【図６Ｂ】図６Ａに示すデータに基づく球面ＳＯＭを示した図
【図７】図５に示すフローにしたがい算出した、アヤメデータの５要素（種別、萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅）それぞれの有意度をグラフ化した図
【図８】（ａ）図３に示す球面ＳＯＭに用いたアヤメデータを用いて学習させたトーラス型ＳＯＭを示した図、（ｂ）種別１と種別２をより視覚的に識別し易くするように、種別毎に色分けをして表示させたトーラス型ＳＯＭを示す図
【図９】トーラス型ＳＯＭで学習したcodベクトルを種別で降順に並べた結果の一部を示した図
【図１０】トーラス型ＳＯＭについて求めた要素毎の有意度を示す図
【図１１】平面ＳＯＭについて求めた要素毎の有意度を示す図
【図１２】実施の形態２における、各種別を示す要素（1_set, 2_ver, 3_gnc）を種別の数だけ設けたｓｃｏｄファイルのデータの一部を示した図
【図１３】図１２に示すデータに基づく球面ＳＯＭを示した図
【図１４】実施の形態２における有意度算出装置の処理を示すフローチャート
【図１５】実施の形態２における各種別の要素に基づき降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータの一部を示した図
【図１６】３つの種別（1_set, 2_ver, 3_gnc）について求めた要素毎の平均値を示す図
【図１７】３つの種別（1_set, 2_ver, 3_gnc）について求めた要素毎の平均値をグラフ化した図
【図１８】２つの種別間で求めた各要素の有意度を示す図
【図１９】２つの種別間で求めた各要素の有意度をグラフ化した図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１５】
実施の形態１
１．本発明での有意度の算出方法の基本的な考え方
図１（ａ）は、疲労感を感じている人（Ａ群）と、疲労感を感じていない人（Ｂ群）とを判別するための、自己組織化マップ（以下「ＳＯＭ」という）に対する入力ベクトルの要素の一例を示した図である。入力ベクトルの要素として、「疲労感」「生き生き」「元気」「疲れた」「へとへと」の５要素を用いた。
【００１６】
疲労感を感じている人（Ａ群）は、「疲労感」「疲れた」「へとへと」の要素の値が１となり、「生き生き」「元気」の要素の値が０となる。疲労感を感じていない人（Ｂ群）は、「疲労感」「疲れた」「へとへと」の要素の値が０となり、「生き生き」「元気」の要素の値が１となる。このように、各要素の値を判別することで、Ａ群なのかＢ群なのかを判別できるが、この方法では、Ａ群、Ｂ群それぞれにおいて各要素の値の関係を判断する必要があり、煩わしい作業となる。
【００１７】
そこで、本発明者は、各要素について、Ａ群とＢ群との差（Ａ−Ｂ）をとることで、一目でＡ群かＢ群かを判断する方法を考案した。図１（ｂ）は、Ａ群及びＢ群についての各要素の値と、それらの差（Ａ−Ｂ）とをグラフで示した図である。図１（ａ）（ｂ）を参照すれば、値が負となる要素（「生き生き」、「元気」）が、疲労感を感じていない人のグループ（Ｂ群）に相当することが分かる。すなわち、値が負となる要素が、疲労感を感じていない人のグループ（Ｂ群）の判別に貢献していることが分かる。
【００１８】
本発明では、上述の考え方に基づいて、ＳＯＭにおける判別データのデータ要素の有意度を算出する。ここで、有意度とは、ＳＯＭを用いて種別判別する際に、ＳＯＭを構成するノードが有するベクトルの各要素が、どの程度、その種別の判別に貢献するかを示す値である。
【００１９】
２．アヤメデータに関する球面ＳＯＭ
本実施形態では、アヤメのデータを入力ベクトルとして学習させて球面ＳＯＭを生成した。球面ＳＯＭは、６４２個のノードを有する球面ＳＯＭを用いた。アヤメの判別データとして、「種別」、「萼片の長さ」、「萼片の幅」、「花弁の長さ」及び「花弁の幅」の５つの要素データを用いる。球面ＳＯＭの各ノードはこれら５要素を含むベクトルで表される。
【００２０】
図２に、学習に用いたアヤメの元データの一部を示す。「種別」については、setosaとversicolorの２種類を用い、setosaの種別の値を「１」、versicolorの種別の値を「２」とした（以下、setosaの種別を「種別１」、versicolorの種別を「種別２」という）。各元データには、1_40、2_1のようにラベルが付されている。
【００２１】
setosaとversicolorのそれぞれの種別について５０サンプル分のデータを用いて球面ＳＯＭを学習させた。球面ＳＯＭの学習において、各要素の値は正規化した後の値を用いた。
【００２２】
図３は、その学習の結果得られた球面ＳＯＭを示す。図３に示すように、種別１と種別２との間で境界（図中の帯状の黒い部分）がはっきりと現れている。また、図３において、球面ＳＯＭ上に元データ（1_6, 1_7,...）のそれぞれがマッピングされている。
【００２３】
以下の説明では、上述のようにして得られた球面ＳＯＭについての学習後のデータ及び学習に用いた元データを用いて有意度の算出方法を説明する。
【００２４】
３．有意度算出装置の構成
図４は、本発明に係る有意度算出装置の一実施例の構成を示した図である。有意度算出装置１は、パーソナルコンピュータのような情報処理装置で構成される。
【００２５】
有意度算出装置１は、その全体動作を制御する制御部１１と、画面表示を行う表示部１７と、ユーザが操作を行う操作部１９と、データやプログラムを記憶するデータ格納部２１とを備える。表示部１７は例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイで構成される。操作部１９はキーボードやマウス等である。
【００２６】
有意度算出装置１はさらに、プリンタやその他の外部機器やネットワーク等に接続するためのインターフェース２５を含む。このインターフェース２５を介してプリンタで健康マップを印刷させることが可能となる。また、ネットワークに接続する外部機器との間でデータのやりとりが可能となる。インターフェース２５は、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ、ＩＥＥＥ１３９４、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＷｉＦｉ等の所定の規格に準拠してデータ通信を行うインターフェース回路である。
【００２７】
制御部１１は、ＳＯＭの作成（学習）、表示及びＳＯＭ上へのマッピングを行うＳＯＭ処理機能と、ＳＯＭに用いたデータの有意度の算出処理を行う有意度算出機能とを有する。制御部１１はＣＰＵやＭＰＵで構成され、データ格納部２１に格納された所定の制御プログラムを実行することでＳＯＭ処理機能及び有意度算出機能を実現する。制御部１１で実行される制御プログラムは通信回線を通じてネットワークから提供されてもよいし、またはＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体によって提供されてもよい。なお、制御部１１の機能はハードウェアとソフトウェアの協働により実現してもよいし、ハードウェアのみで実現してもよい。
【００２８】
データ格納部２１はデータやプログラムを記憶する手段であり、制御部１１で実行される制御プログラムや種々のデータを格納する。データ格納部２１は、学習後のＳＯＭデータや、ＳＯＭの学習に用いた元データを格納する。データ格納部２１は例えばハードディスク（ＨＤＤ）や半導体記憶装置（ＳＳＤ）で構成される。本実施形態では、データ格納部２１は、図２に示す、アヤメの２つの種別を判別するための球面ＳＯＭに関するデータ（６４２個のデータ）を格納する。また、データ格納部２１は、球面ＳＯＭの学習に用いた元データ（setosaの種別について５０サンプル分、versicolorの種別について５０サンプル分の合計１００個のアヤメデータ）を格納する。
【００２９】
４．有意度算出装置の動作
図５のフローチャートを参照し、有意度算出装置１による有意度の算出処理を説明する。図５に示す処理は制御部１１により実行される。以下では、一例として、図２に示すアヤメデータを用いて学習させて得られた球面ＳＯＭ（図３）による種別判別におけるデータの各要素についての有意度算出処理を説明する。ここで、学習後の球面ＳＯＭデータを含むファイルを以下「ｓｃｏｄファイル」という。学習に用いるデータ（入力ベクトル）の要素は「種別」、「萼片の長さ」、「萼片の幅」、「花弁の長さ」及び「花弁の幅」である。
【００３０】
制御部１１は、まず、ｓｃｏｄファイル（学習後の球面ＳＯＭデータファイル）のデータを「種別」に基づき降順にソートする（Ｓ１１）。ここで、前述のように、「種別」については、種別１（setosa）と種別２（versicolor）の２種類を用い、種別１の値を「１」、種別２の値を「２」とした（図２参照）。したがって、「種別」に基づき降順にソートすると、上位に種別２のデータが配置され、下位に種別１のデータが配置される。
【００３１】
次に、制御部１１は、種別２のデータの中で「種別」の値が最小となるデータを求める（Ｓ１２）。ここで、求めるデータは、ｓｃｏｄファイルに含まれる種別２のデータにおいて元データが対応するデータの中で、「種別」の値が最小となるデータである。図６Ａ、図６Ｂを参照して具体的に説明する。
【００３２】
図６Ａは、「種別」に基づき降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータ（判別データ）の一部を示した図である。図６Ｂは、図６Ａに示すデータに基づく球面ＳＯＭを示した図である。図６Ｂに示す球面ＳＯＭは図３に示したものと同じであるが、視覚的に種別の判別がし易いように種別毎に色分けして表示している。図６Ｂにおいて、学習された球面ＳＯＭ上には、元データのそれぞれ（2_18, 2_20, ..., 1_46, 1_2, ...）がマッピングされている。
【００３３】
本例では、図６Ｂ（ａ）に示す、種別２の領域において種別１と種別２の境界付近に存在するラベル2_30のデータが、種別２における種別の最小値を与えるデータであるとする。すなわち、ラベル2_30のデータは、種別２の元データの中で最も種別１に近いデータであると言える。このラベル2_30のデータに対応する、ｓｃｏｄファイルに含まれる種別２のデータが、制御部１１により求められる。すなわち、制御部１１は、図６Ａ（ａ）において、ラベル2_30のデータに対応する、種別の最小値（0.980877）を与えるデータを求める。
【００３４】
次に、制御部１１は、種別１のデータの中で「種別」の値が最大となるデータを求める（Ｓ１３）。すなわち、ｓｃｏｄファイルに含まれる種別１のデータにおいて元データが対応するデータの中で、「種別」の値が最大となるデータを求める。本例では、図６Ｂ（ｂ）に示す、種別１の領域において種別１と種別２の境界付近に存在するラベル1_16のデータが、種別１における種別の最大値を与えるデータであるとする。すなわち、ラベル1_16のデータは、種別１の元データの中で最も種別２に近いデータであると言える。すなわち、図６Ａ（ｂ）において、制御部１１は、ラベル1_16のデータが対応する、種別の最大値(0.019013)を与えるデータを求める。
【００３５】
次に、制御部１１は、種別２のデータにおいて要素毎に平均値を求める（Ｓ１４）。具体的には、種別２のデータにおいて、種別の値が最小値（0.980877）以上となるデータについて、要素毎に、平均値を求める。
【００３６】
さらに、制御部１１は、種別１のデータにおいても要素毎に平均値を求める（Ｓ１５）。具体的には、種別１のデータにおいて、種別の値が最大値(0.019013)以下となるデータについて、要素毎に平均値を求める。すなわち、種別、萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅のそれぞれの要素の値について平均値を求める。
【００３７】
制御部１１は、各要素について、種別１のデータの平均値と種別２のデータの平均値との差を計算して各要素の有意度を求める（Ｓ１６）。すなわち、種別、萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅のそれぞれの要素の平均値の差分を有意度とする。制御部１１は、各要素について求めた有意度の情報を表示部１７に表示し、かつデータ格納部２１に格納する。なお、有意度の情報はインターフェース２５を介して外部機器やネットワークに出力されてもよい。
【００３８】
図７は、上記のフローにしたがい算出した、アヤメデータの５要素（種別、萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅）それぞれの有意度をグラフ化したものである。図７は、アヤメのsetosaの種別（種別１）とversicolorの種別（種別２）の判別における、アヤメデータの各要素の有意度を示す。図７（ａ）は、各要素について、種別１の平均値と、種別２の平均値と、種別１の平均値と種別２の平均値の差分（有意度）とを示している。図７（ｂ）は、図７（ａ）において、各要素についての有意度のみを抽出して示したものである。図７を参照すると、萼片の長さ、花弁の長さ、花弁の幅は、種別２（versicolor）の判断において有意度（貢献度）が高いことがわかり、萼片の幅（setosa）は、種別１の判断において有意度（貢献度）が高いことがわかる。特に、花弁の長さの有意度は、最も高い値を示しているため、花弁の長さを見ることで、より正確に種別２を判別することができる。
【００３９】
以上のように、本実施形態では、２種類の種別を判別するＳＯＭにおいて、各要素の値について種別間の差を計算し、その差をその要素の有意度として求めた。
【００４０】
なお、上記の例では、球面ＳＯＭを構成するノードのデータ（ＳＣＯＤデータ）を種別について降順にソートした例を説明したが、昇順にソートしても同様に処理することができる。
【００４１】
また、上記の例では、元データに対応する第１の種別のデータにおいて種別の値の最大値を与えるノードデータを第１の種別と第２の種別の境界として用いて、第１の種別の平均値を求めるための第１の種別のデータの範囲を決定した。また、元データに対応する第２の種別のデータにおいて種別の値の最小値を与えるノードデータを第１の種別と第２の種別の境界として用いて、第２の種別の平均値を求めるための第２の種別のデータの範囲を決定した。しかし、平均値を求める際のデータ範囲の決定の仕方は上記の方法に限定されるものではない。
【００４２】
例えば、上記のようにして求めた種別の値の最小値や最大値を与えるノードからずらしたノードを第１の種別と第２の種別の境界としてもよい。例えば、第１の種別の平均値の算出において、最大値から、その最大値の所定の割合（例えば、数パーセント）だけ大きい値を、第１の種別と第２の種別の境界として用いてもよい。また、第２の種別の平均値の算出において、最小値から、最小値の所定のパーセント（例えば、数パーセント）だけ小さい値を、第１の種別と第２の種別の境界として用いてもよい。
【００４３】
なお、上記の例では、元データに対応するノードのデータに基づき、第１の種別と第２の種別の境界を求め、その境界に基づき第１の種別の平均値を求める範囲と、第２の種別の平均値を求める範囲とを定めた。この方法に代えて、例えば、種別の値に対してしきい値を設け、そのしきい値を基準として、種別の値に基づき、第１の種別の平均値を求める範囲と、第２の種別の平均値を求める範囲とを定めても良い。
【００４４】
また、上記の例では、種別の要素に対して２種類の種別の値のみを設定したが（例えば、種別１を「１」、種別２を「２」とした）、３種類以上の種別の値を設定してもよい（例えば、種別１を「１」、種別２を「２」、種別３を「３」としてもよい）。
【００４５】
５．他のＳＯＭへの適用
上記の例では、球面ＳＯＭについての有意度を算出した。以下では、前述の有意度算出方法のトーラス型ＳＯＭや平面ＳＯＭへの適用を説明する。
【００４６】
図８（ａ）は、前述の球面ＳＯＭに用いたアヤメデータを用いて学習させたトーラス型ＳＯＭを示した図である。図８（ｂ）は、種別１と種別２をより視覚的に識別し易くするように、種別毎に色分けをして表示させたトーラス型ＳＯＭを示す図である。図９は、トーラス型ＳＯＭで学習したcodベクトルを種別で降順に並べた結果の一部を示した図である。
【００４７】
本例では、図８、図９（ａ）に示すように、種別２の領域において種別の最小値を与えるデータは、ラベル2_8,2_44, 2_49の元データに対応するデータである。また、図８、図９（ｂ）に示すように、種別１の領域において種別の最大値を与えるデータは、ラベル1_42の元データに対応するデータである。
【００４８】
以上のようなデータを用いて、図５に示すフローにしたがい、アヤメデータについて、要素毎に種別１の平均値及び種別２の平均値を求め、さらに、要素毎に、種別１のデータの平均値と、種別２のデータの平均値との差を算出して有意度を求めた。図１０に、その結果を示す。図１０を参照すると、トーラス型ＳＯＭについて算出した有意度についても、図７に示す球面ＳＯＭの場合と同様の傾向を示していることがわかる。
【００４９】
さらに、本発明者は、平面ＳＯＭについても、球面ＳＯＭの場合と同様にして、図４のフローにしたがい各要素の有意度を算出した。図１１にその結果を示す。図１１を参照すると、平面ＳＯＭについて算出した有意度についても、図７に示す球面ＳＯＭや図１１に示すトーラス型ＳＯＭの場合と同様の傾向を示していることがわかる。
【００５０】
以上の点から、本発明者が考案した有意度算出方法は、球面ＳＯＭならず、トーラス型ＳＯＭや平面ＳＯＭについても有効であることがわかった。
【００５１】
６．他の分析方法との比較
表１は、本実施形態でのアヤメデータの各要素についての有意度の算出結果を示す。表２は、同様のデータについて実施した重回帰分析の結果を示す。
【００５２】
【表１】
2015028757.tif 000003
【表２】
2015028757.tif 000004
【００５３】
重回帰分析では、花弁_長さが一番有効となり，次が花弁_幅、そして、次に萼片_幅の順で、ここまでは、本実施形態の方法による算出結果と一致する。ただし、萼片_長さは、重回帰分析では値も小さく、符号も負と反対でP値も他と比べて非常に大きく重回帰分析では判定不能と結論されている。
【００５４】
これに対して、本実施形態の方法による算出結果では、萼片_長さは、34.24%とそれなりに大きく、ここだけが不一致である。また、ＳＯＭで見られる要素マップから萼片_長さも十分にversicolor 側である。この差は，重回帰は直交系（説明変数間に相関が無く）であり，SOMは非直交系（ベクトル間の距離だけで計算が進行）であることの差に起因すると考えられる。つまり，重回帰分析では，各変数の重みは相対化されるが、本方法では同等に扱われることの違いが出た結果とも言える。
【００５５】
７．まとめ
以上のように、本実施形態の有意度算出装置１は、第１の種別(本例では、アヤメのsetosa)と第２の種別(本例では、アヤメのversicolor)を判別可能な自己組織化マップ（ＳＯＭ）における判別データのデータ要素の有意度を算出する。ここで、自己組織化マップは、ｎ個の要素からなるベクトル（本例では、「種別」、「萼片の長さ」、「萼片の幅」、「花弁の長さ」、「花弁の幅」の５要素）のデータで表されるノードの集合により構成される。有意度算出装置１は、第１の種別と第２の種別の判別における、各要素のデータの有意度を算出する制御部１１を備える。制御部１１は、第１の種別について、要素毎に判別データの平均値を求め、第２の種別について、要素毎に、判別データの平均値を求める（Ｓ１４、Ｓ１５）。制御部１１は、要素毎に、第１の種別について求めた平均値と、第１の種別について求めた平均値との差分を計算して、有意度を算出する（Ｓ１６）。
【００５６】
自己組織化マップは所定数の元データ（本例では、１００個のアヤメデータ）を用いて学習させたものである。ｎ次元ベクトルの要素の１つとして、第１の種別または第２の種別を示す種別を含み、第２の種別（versicolor）の要素の値は第１の種別（setosa）の要素の値よりも大きい。
【００５７】
以上の構成を有する有意度算出装置により、自己組織化マップ（ＳＯＭ）における判別データのデータ要素の有意度を算出することができ、各データ要素の有意度を定量的（数値的）に評価することを可能とする。
【００５８】
より具体的には、制御部１１は、種別の要素の値に基づいて、自己組織化マップを構成する各ノードのデータをソートする（Ｓ１１）。
【００５９】
制御部１１は、第１の種別について平均値を算出する際に、第１の種別について、自己組織化マップを構成する各ノードのデータにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最大値となるノードのデータを求める（Ｓ１３）。そして、制御部１１は、最大値を与えるデータに基づき、第１の種別と第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、第１の種別について平均値を算出するデータの範囲を定め、その定めた範囲内のデータを用いて平均値を求める（Ｓ１５）。また、制御部１１は、第２の種別について平均値を算出する際に、第２の種別について、自己組織化マップを構成する各ノードのデータにおいて元データに対応するデータのうち、種別の要素の値が最小値となるノードのデータを求める（Ｓ１２）。制御部１１は、最小値を与えるデータに基づき第１の種別と第２の種別の境界を求め、求めた境界に基づいて、第２の種別について平均値を算出するデータの範囲を定め、その定めた範囲内のデータを用いて平均値を求める（Ｓ１４）。
【００６０】
制御部１１は、第１の種別および第２の種別のそれぞれについて求めた平均値の値を所定数倍（例えば、１００倍）してもよいし、または、求めた有意度の値を所定数倍してもよい。自己組織化マップを構成する各ノードのデータは、便宜上、０〜１の範囲になるよう正規化されており、小さい値となっている場合が多いので、所定数倍することで、有意度を直感的に認識し易い値にすることができる。
【００６１】
実施の形態２
実施の形態１では、種別を示す要素として「種別」を１つだけ設けて、その「種別」に入力する値を種別毎に異ならせた。例えば、アヤメデータについて、種別の値として、setosaの種別（種別１）について「１」を入力し、versicolorの種別（種別２）について「２」を入力した。これに対して、本実施形態では、入力ベクトルの要素において、判別したい種別の数だけ種別を示す要素を設ける。例えば、アヤメデータについて、setosa、versicolor、verginicaの３つの種別を判別したい場合を考える（verginicaの種別を「種別３」とする）。この場合、入力ベクトルの要素において、萼片や花弁の長さ、幅の要素に加えて、種別に関する要素として、下記に示すように、種別１（setosa）を示す要素「1_set」と、種別２（versicolor）を示す要素「2_ver」と、種別３（virginica）を示す要素「3_gnc」とを設ける。
【表３】
2015028757.tif 000005
【００６２】
そして、「1_set」の要素には、setosa種のデータの場合、「１」が設定され、それ以外の種のデータの場合、「０」が設定される。同様に、「2_ver」の要素には、versicolor種のデータの場合、「１」が設定され、それ以外の種のデータの場合、「０」が設定される。同様に、「3_gnc」の要素には、virginica種のデータの場合、「１」が設定され、それ以外の種のデータの場合、「０」が設定される。図１２（ａ）（ｂ）は、３つの種別毎にそれぞれ種別の要素を設けた場合の具体的なデータの値を示す図である。
【００６３】
制御部（ＳＯＭ処理部）１１により、このように種別毎に要素を設けた入力ベクトルを用いて学習して得られたＳＯＭを図１３に示す。図１３（ａ）は、グリフ値（０）でのＵ−マトリクス表示した場合のＳＯＭを示し、図１３（ｂ）は、種別毎に色分け表示した場合のＳＯＭを示す。図１３（ａ）に示すように、（図中の帯状の黒い部分）がはっきりと現れている。図１３（ｂ）でも同様に種別の境界が明確に区別されている。
【００６４】
有意度の算出方法
本実施形態の有意度算出処理を図１４のフローチャートを用いて説明する。ここでは、一例として、３種類の種別のアヤメデータを用いて学習させて得られた球面ＳＯＭ（図１３）による種別判別におけるデータの各要素についての有意度算出処理を説明する。学習に用いたデータ（入力ベクトル）の要素は「1_set」（setosa種）、「2_ver」（versicolor種）、「3_gnc」（virginica種）、「萼片の長さ」、「萼片の幅」、「花弁の長さ」及び「花弁の幅」である。
【００６５】
制御部１１は、ｓｃｏｄファイル（学習後の球面ＳＯＭデータファイル）のデータに基づき、種別１（setosa）のデータについて、要素毎に平均値を求める（Ｓ２１）。同様に、制御部１１は、種別２（versicolor種）のデータ及び種別３（virginica）のデータについて、要素毎に平均値を求める（Ｓ２２、Ｓ２３）。
【００６６】
具体的には、制御部１１は、ｓｃｏｄファイル（学習後の球面ＳＯＭデータファイル）のデータを、種別１（setosa）を示す要素「1_set」について降順にソートし、要素「1_set」の値が最小となるデータを求める（Ｓ２１）。そして、要素「1_set」の値が最小値以上となるデータについて要素毎（1_set、2_ver、3_gnc、萼片の長さ等毎）に平均値を求める。このようにして、種別１（setosa）のデータについて要素毎に平均値を求める。同様にして、種別２（versicolor種）及び種別３（virginica）のデータについても、要素毎に平均値を求めることができる。
【００６７】
例えば、図１５（ａ）は、種別１（setosa）の要素「1_set」について降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータ（判別データ）の一部を示した図である。図１５（ｂ）は、種別２（versicolor）の要素「2_ver」について降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータ（判別データ）の一部を示した図である。図１５（ｃ）は、種別３（virginica）の要素「3_gnc」について降順にソートされたｓｃｏｄファイルのデータ（判別データ）の一部を示した図である。
【００６８】
図１５（ａ）に示すように、種別１（setosa）については、ラベル1_16のデータが、要素「1_set」における最小値（0.981816）を与えるデータである。同様に、図１５（ｂ）に示すように、種別２（versicolor）については、ラベル2_11のデータが、要素「2_ver」における最小値（0.9991068）を与えるデータである。同様に、図１５（ｃ）に示すように、種別３（virginica）については、ラベル3_20のデータが、要素「3_gnc」における最小値（0.987421）を与えるデータである。制御部１１は、種別１（setosa）については、図１５（ａ）に示すデータ並びにおいて、要素「1_set」の値が最小値（0.998368）以上のデータについて要素毎に平均値を求める。同様に、種別２（versicolor）については、図１５（ｂ）に示すデータ並びにおいて、要素「2_ver」の値が最小値（0.991068）以上のデータについて要素毎に平均値を求める。また、種別３（virginica）については、図１５（ｃ）に示すデータ並びにおいて、要素「3_gnc」の値が最小値（0.987421）以上のデータについて要素毎に平均値を求める。
【００６９】
このようにして求めた３つの種別の要素毎の平均値を図１６に示す。また、図１７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に、種別１（setosa）、種別２（versicolor）、種別３（virginica）について各要素の平均値をグラフ化した図を示す。
【００７０】
次に、制御部１１は、各種別間で、要素毎に平均値の差を計算することで、各種別間の有意度を求める（Ｓ２４）。
【００７１】
例えば、種別１（setosa）と種別２（versicolor）の間で、1_set（種別１），2_ver（種別２），萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅のそれぞれの要素について平均値の差を求めることで、種別１（setosa）と種別２（versicolor）間の有意度を求める。また、種別２（versicolor）と種別３（virginica）との間で、2_ver（種別２），3_gnc（種別３），萼片の長さ、萼片の幅、花弁の長さ、花弁の幅のそれぞれの要素について平均値の差を求めることで、種別２（versicolor）と種別３（virginica）間の有意度を求める。
【００７２】
このようにして求めた各種別間の有意度、すなわち２つの種別間の要素毎の平均値の差分を図１８に示す。また、グラフ化したものを図１９に示す。図１９（ａ）は、種別２（versicolor）と種別１（setosa）の間の有意度（平均値の差分）を示した図である。図１９（ｂ）は、種別３（virginica）と種別１（setosa）の間の有意度を示した図である。図１９（ｃ）は、種別３（virginica）と種別２（versicolor）の間の有意度を示した図である。図１９より、種別を示す要素（1_set, 2_ver, 3_gnc）を参照することで明確に種別を区別できることが理解できる。
【００７３】
以上のように、本実施形態では、入力ベクトルの要素において、判別したい種別の数だけ種別を示す要素を設けた。これにより、種別間の境界がより明確になったＳＯＭを得ることができる。また、そのような入力ベクトルを用いて学習させたＳＯＭにおける判別データのデータ要素の有意度を算出することができ、各データ要素の有意度を定量的（数値的）に評価することを可能とする。
【００７４】
本実施形態で示した構成は、実施の形態１と同様に、球面ＳＯＭのみならず、平面ＳＯＭやトーラス型ＳＯＭについても適用することができる。
【００７５】
以上説明した本実施形態の構成によっても、自己組織化マップ（ＳＯＭ）における判別データのデータ要素の有意度を算出することができ、各データ要素の有意度を定量的（数値的）に評価することを可能とする。
【００７６】
また、本実施形態の有意度算出装置は、自己組織化マップ生成装置としても機能する。自己組織化マップ生成装置は、複数の種別（例えば、アヤメデータのsetosa, versicloler, virginica）の判別を可能とする自己組織化マップを生成する装置であって、種別毎にデータが当該種別であるか否かを示す種別の要素を含む入力ベクトルを用いて学習させて自己組織化マップを生成するマップ処理部（制御部１１）を備える。本実施形態の自己組織化マップ生成装置により得られる、種別毎に要素を設けた入力ベクトルを用いて学習したＳＯＭによれば、種別間の境界がより明確に表示され、種別間の判別がし易くなる。また、１つのＳＯＭを用いるだけで３種類以上の種別の中の任意の２つの種別間の有意度を求めることができ、種別を示す要素を１つだけ含む入力ベクトルを用いて学習させたＳＯＭを用いる場合に比較して、効率良く有意度を求めることができる。
【符号の説明】
【００７７】
１  有意度算出装置
１１  制御部
１７  表示部
１９  操作部
２１  データ格納部
２５  外部インターフェース
【図１】
2015028757.tif 000006
【図４】
2015028757.tif 000007
【図５】
2015028757.tif 000008
【図１４】
2015028757.tif 000009
【図１６】
2015028757.tif 000010
【図１８】
2015028757.tif 000011
【図２】
2015028757.tif 000012
【図３】
2015028757.tif 000013
【図６Ａ】
2015028757.tif 000014
【図６Ｂ】
2015028757.tif 000015
【図７】
2015028757.tif 000016
【図８】
2015028757.tif 000017
【図９】
2015028757.tif 000018
【図１０】
2015028757.tif 000019
【図１１】
2015028757.tif 000020
【図１２】
2015028757.tif 000021
【図１３】
2015028757.tif 000022
【図１５】
2015028757.tif 000023
【図１７】
2015028757.tif 000024
【図１９】
2015028757.tif 000025