(57)【要約】【課題】関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定した関数データベースを生成できる関数データベース生成方法及び関数データベース生成装置を提供することにある。【解決手段】関数エータベース生成装置Ａは、演算処理部３内に複数の関数曲線の関数クラスタ解析結果を取得する関数クラスタ結果取得部３１と、該関数クラスタ解析結果のクラスタ毎にまとまり度合いを示す指標を算出し、クラスタ数の変化に対する前記指標の変化が所定値以下になるクラスタ数を分類数として決定する分類数決定部３２と、決定された当該分類数で前記関数曲線をデータベース化して出力するデータベース出力部３４とを備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の関数曲線の関数クラスタ解析結果から、該関数クラスタ解析結果のクラスタ毎にまとまり度合いを示す指標を算出し、クラスタ数の変化に対する前記指標の変化が所定値以下になるクラスタ数を分類数として決定し、この決定した当該分類数で前記関数曲線をデータベース化することを特徴とする関数データベース生成方法。
【請求項２】
複数の関数曲線の関数クラスタ解析結果を取得する関数クラスタ結果取得部と、該関数クラスタ解析結果のクラスタ毎にまとまり度合いを示す指標を算出し、クラスタ数の変化に対する前記指標の変化が所定値以下になるクラスタ数を分類数として決定する分類数決定部と、決定された当該分類数で前記関数曲線をデータベース化して出力するデータベース出力部とを備えていることを特徴とする関数データベース生成装置。
【請求項３】
前記指標は、クラスタ内距離の総和に基づくものであることを特徴とする請求項２記載の関数データベース生成装置。
【請求項４】
前記指標は、非適合度統計量に基づくものであることを特徴とする請求項２又は３記載の関数データベース生成装置。
【請求項５】
人体の背面形状を関数で表現した関数曲線を複数入力する背面形状入力部と、前記複数の関数曲線について関数クラスタ解析を行う関数クラスタ解析部とを更に備えていることを特徴とする請求項２乃至４の何れかの１項に記載の関数データベース生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、クラスタ解析に用いる関数データベース生成方法及び関数データベース生成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、関数曲線を、曲線の凹凸形状や、増加、減少傾向等を元に、分類する手法として、関数クラスタ解析がある。この関数クラスタ解析ではクラスタ数の少ない大まかな分類からクラスタ数の多い細かい分類まで、任意のクラスタ数の分類パターンが導出が可能である。
【０００３】
この方法は以下のような手順により関数曲線を分類する。
１）．関数曲線を拡大，縮小，平行移動し、基準範囲や位置に存在する関数曲線になるよう関数式を変換する
２）．２種の関数間の距離を
・関数間の積分値
・関数式の回帰係数間のユークリッド距離
等を元に定義し、分類する関数同士の全組み合わせで距離を算出、行列化し、距離行列を算出する。
３）．クラスタ解析を用いて、距離行列を解析し、任意のクラスタ数に分類する。
【０００４】
尚パターン集合を分類するのにクラスタ解析を用いた分類方法（例えば特許文献１）が提供されている。
【特許文献１】特開平８−１９４８２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、上述の関数クラスタ解析では、曲線分類を実施後、検討者が各分類パターンを比較し、大まかすぎず、細かすぎない分類であるか、各クラスタに特徴ある類似した形状の曲線が存在するか否かを主観的（視覚的）に判断しなければならず、クラスタ数の決定が曖昧になったり、異なる検討者では選択されるクラスタ数が異なる等の問題があった。尚特許文献１に開示されている方法は、曲線の関数化を行わないものである。
【０００６】
本発明は、上述の点に鑑みて為されたもので、その目的とするところは関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定した関数データベースを生成できる関数データベース生成方法及び関数データベース生成装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の目的を達成するために、請求項１の関数データベース生成方法に係る発明は、複数の関数曲線の関数クラスタ解析結果から、該関数クラスタ解析結果のクラスタ毎にまとまり度合いを示す指標を算出し、クラスタ数の変化に対する前記指標の変化が所定値以下になるクラスタ数を分類数として決定し、この決定した当該分類数で前記関数曲線をデータベース化することを特徴とする。
【０００８】
請求項１の関数データベース生成方法に係る発明によれば、関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定することができる最適な分類数として関数データベースを生成することができる。
【０００９】
請求項２の関数データベース生成装置に係る発明では、複数の関数曲線の関数クラスタ解析結果を取得する関数クラスタ結果取得部と、該関数クラスタ解析結果のクラスタ毎にまとまり度合いを示す指標を算出し、クラスタ数の変化に対する前記指標の変化が所定値以下になるクラスタ数を分類数として決定する分類数決定部と、決定された当該分類数で前記関数曲線をデータベース化して出力するデータベース出力部とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
請求項２の関数データベース生成装置に係る発明によれば、関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定することができる最適な分類数として関数データベースを自動的に生成することができる。
【００１１】
請求項３の関数データベース生成装置に係る発明では、請求項２の発明において、前記指標は、クラスタ内距離の総和に基づくものであることを特徴とする。
【００１２】
請求項３の関数データベース生成装置に係る発明によれば、簡単な計算でまとまり度合いの評価を行うことができる。
【００１３】
請求項４の関数データベース生成装置に係る発明では、請求項１又は２の発明において、前記指標は、非適合度統計量に基づくものであることを特徴とする。
【００１４】
請求項４の関数データベース生成装置に係る発明によれば、クラスタ間の分離度合いを高めて明確に分類分けができる関数データベースを生成することができる。
【００１５】
請求項５の関数データベース生成装置に係る発明では、請求項２乃至４の何れかの発明において、人体の背面形状を関数で表現した関数曲線を複数入力する背面形状入力部と、前記複数の関数曲線について関数クラスタ解析を行う関数クラスタ解析部とを更に備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項５の関数データベース生成装置に係る発明によれば、複数の背面形状のデータを入力するだけで、背面形状分類をするための関数データベースを生成することができる。
【発明の効果】
【００１７】
関数データベース生成方法に係る発明は、関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定することができる最適な分類数として関数データベースを生成することができ、関数データベース生成装置に係る発明は、前記関数データベースを自動的に生成できるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下本発明を関数データベース生成装置の実施形態により説明する。
（実施形態１）
本実施形態の関数データベース生成装置Ａは、例えば人体の背面形状の分類に用いるためのもので、図１に示すように、背面形状曲線入力部１と、関数曲線入力部２と、演算処理部３と、結果表示部４とで構成される。
【００１９】
背面形状曲線入力部１は、図２（ａ）（ｂ）に示すように被測定者Ｍの背面の形状を背面に押し当てた各プローブ１０１の変位量で計測する背面形状計測装置１００或いは背面形状データベース（図示せず）からなる背面形状データ源１０と、該背面形状データ源１０から取得する複数の背面形状データを曲線近似し、複数の背面形状の関数曲線データＤ１を作成する複数の背面形状曲線作成部１１とで構成される。
【００２０】
関数曲線入力部２は、複数の関数曲線データＤ２を入力するためものである。
【００２１】
演算処理部３は、関数クラスタ解析部３０、関数クラスタ結果取得部３１、分類数決定部３２、出力用グラフ作成部３３、データベース作成部３４とから構成される。
【００２２】
関数クラスタ解析部３０は、背面形状曲線入力部１からの背面形状の関数曲線データＤ１或いは関数曲線入力部２からの関数曲線データＤ２を関数クラスタ解析で各種クラスタ数に分類する。
【００２３】
関数クラスタ結果取得部３１は、関数クラスタ解析部３０で分類された各クラスタ数の結果及び検討する関数の関数式（例えば回帰係数など）、検討区間（ａ１≦ｘ≦ａ２）等の基本情報を取得する。
【００２４】
分類数決定部３２は、各クラスタ数に分類したときのまとまり度合いの指標を算出し、、クラスタ数に対するこの指標の変化から最適分類数を決定する。
【００２５】
出力用グラフ作成部３３は、分類数決定部３２で算出した各クラスタ数と、まとまり度合いの指標の変化を示すグラフや表を作成する。
【００２６】
データベース作成部３４は、分類数決定部３２で得られた最適分類数で検討した関数曲線をデータベース化して関数データベースとして生成する。
【００２７】
結果表示部４は、演算処理部３の分類数決定部３２で得られた最適分類数や出力用グラフ作成部３３で作成したグラフや後述する表１を表示・出力する。
【００２８】
次に本実施形態の関数データベース生成装置Ａにおいて、複数の背面形状の関数曲線データをクラスタ解析の結果を取得してから、最適分類数などの結果を表示するまでの処理について図３のフローチャートに基づいて説明する。
【００２９】
まず、複数の関数曲線データと関数クラスタ解析結果入力のステップＳ１で、分類数決定部３２は、検討する関数の関数式（回帰係数など）、検討区間ａ１≦ｘ≦ａ２等の情報及び関数クラスタ解析の各クラスタ数の結果を取得する。
【００３０】
次の、各クラスタ数でまとまり度合い指標算出のステップＳ２、最適クラスタ数の決定のステップＳ３において、分類数決定部３２は、クラスタ数の変化に対するこの指標の変化が決定基準値以下になるクラスタ数を最適分類数として決定する。これにより自動的に最適分類数を決定することができることになる。決定基準は予め演算処理部１に設定されているものとする。
【００３１】
ここで、まとまり度合いの指標としては、図４に示すようにクラスタ内距離総和を利用することができる。クラスタ内距離総和は同一クラスタ内に属する２つの関数の全ての組み合わせでの距離合計を全クラスタで総和したものである。このクラスタ内距離総和を利用することで、簡単な計算で関数のまとまり度合いを評価することができることになる。尚図４中の円内の数字はクラスタＮｏを示し、図示例では、４つのクラスタを示す。
【００３２】
さて、まとまり度合いの指標の非適合度統計量、或いはまとまり度合いの指標の１つの例であるクラスタ内距離総和の非適合度統計量を利用して、まとまり度合いを評価することができる。ここで非適合度統計量とは、図５（ａ）に示すように最適分類数を検討する関数群データと、最適分類数を検討する実際の関数碍群データと同じ空間に偏り無く一様に分布している関数の距離データをシミュレーションで作成する図５（ｂ）に示すデータとがある。図中の円は各クラスタを示す。
【００３３】
それぞれについて、各クラスタ数で関数曲線のまとまり度合いを表す値をそれぞれ算出する。各クラスタ数において、図５（ａ），（ｂ）の非適合度統計量から算出したまとまり度合いを表す値の差を比較する。これによりクラスタ間の分類度合いを高めて、精度よく、明確に分類分けできるデータベースを生成することができる。
【００３４】
図５（ｂ）に示す非適合度統計量のシミュレーションを複数回繰り返し、各回の非適合度統計量の平均値や中央値などを比較することにより、さらに非適合度統計量の精度が上がり、より最適なクラスタ数を決定することが可能となる。
【００３５】
クラスタ内距離総和を算出する距離として、関数曲線の回帰係数を用いて、ユークリッド距離（差の２乗の平方根、いわゆるｎ次元の直線距離）、ユークリッド距離２乗（差の２乗和）、市街地距離（差の絶対値の和）などのそれぞれの距離の総和を利用することができる。
【００３６】
クラスタ内距離総和を算出する距離として、距離を算出する２つの関数曲線の差の積分値を用いて算出することもできる。またクラスタ内距離総和を算出する距離として、距離を算出する２つの関数  ｙ＝ｆｉ（ｘ）、ｙ＝ｆｊ（ｘ）（ａ≦ｘ≦ｂ）で、関数クラスタ解析を実施した区間［ａ、ｂ］内のｘ０＜ｘ１＜ｘ２＜…＜ｘｎおける値｛ｆｉ（ｘ１）、ｆｉ（ｘ２）、…、ｆｉ（ｘｎ）｝と、｛ｆｊ（ｘ１）、ｆｊ（ｘ２）、…、ｆｊ（ｘｎ）｝の距離（ユークリッド距離、ユークリッド距離２乗．市街地距離など）を積分値として用いることもできる（図６はその例を示す）。
【００３７】
このように算出したクラスタ内距離総和をクラスタ数ごとに比較し、値の変化、例えばクラスタ数が１増えた場合のユークリッド距離総和の収束率が８０％を越えたところを最適分類数とすることもできる。
【００３８】
さて、上述のステップS３での最適分類数を決定後、次のステップＳ４では、出力用グラフ作成部３３が、ステップＳ２において、分類数決定部３２で算出した各クラスタ数と、まとまり度合いの指標から指標の変化を示すグラフ（図７（ａ），（ｂ）や、表１に示すような表を作成する。
【００３９】
【表１】
2008178606.tif 000003
【００４０】
グラフ作成のステップＳ４が終了すると、データベース作成部３４は、分類数決定部３２で得られた最適分類数で検討した関数曲線をデータベース化して関数データベースとして生成する（Ｓ５）。
【００４１】
このデータベース化のステップＳ５が終了すると、結果表示部４は、分類数決定部３２で得られた最適分類数や出力用グラフ作成部３３で作成したグラフ、表を表示、出力する(Ｓ６)。
【００４２】
このようにして本実施形態の関数データベース生成装置Ａは、関数曲線を各種クラスタに分類した際に、最適分類数を数値指標を用いて定量的に決定した関数データベースを生成することができるのである。
【００４３】
ところで、上述の関数データベース生成装置Ａで生成された関数データベースは、例えば図８に示す背面形状分類判定装置５に用いられる。次にこの背面形状分類判定装置５について説明する。
【００４４】
図示するように背面形状分類判定装置５は、マイクロコンピュータ等から構成され、演算処理とハードウェアの制御とを行う演算処理部５０と、読み書き自在の記憶部５１と、グラフィック表示が可能な表示部５２と、インターネット等のネットワーク６上に存在する背面形状計測装置１００で計測した判定対象の背面形状データや、データベース７に格納されている判定対象の背面形状のデータを外部から取得するための通信部５３とを備えている。通信部５３はネットワーク６からデータ取得を行わない場合は設けなくても良い。尚図１では演算処理部５０と、記憶部５１，表示部５２，通信部５３との間のインターフェースについては図示を省略している。
【００４５】
さて、記憶部５１は、判定処理を行うのに必要な人体背面の凹凸を関数化した背面形状データを複数のクラスタに分けて基本データ５１ａとして格納しており、この基本データ５１ａは、本発明の関数データベース生成装置Ａでによって生成される関数データベース（背面形状データベース）により構成される。また他に、背面形状の分類の判断基準となる数値や後述する点数換算用のマトリクス表（表４参照）なども基本データ５１ａとして記憶する。
【００４６】
更に記憶部５１は、通信部５３を介してネットワーク２上の背面形状計測装置３やデータベース４から対象となる背面形状の計測データを取得して記憶したり、或いは当該背面形状分類判定装置１に備えている入力手段（図示せず）を用いて入力された判定対象の背面形状の計測データや、解析対象とする範囲を定める始点（頭頂部）／終点（臀部下端）などのデータを計測データ１１ｂとして記憶する。
【００４７】
演算処理部５０は、分類判定の演算処理のための機能として、判定対象の計測データと、複数のクラスタに分けた判断基準となる背面形状データとの距離を算出する距離演算機能５０ａと、距離演算機能５０ａで算出された距離データを基に、判定対象の背面形状データがどのクラスタに属するかを判定する判定処理機能５０ｂと、両処理機能５０ａ，５０ｂの処理結果を受けて、２次元座標マップの座標の計算や姿勢点数の変換などの処理を行う出力用演算機能５０ｃとを備えている。
【００４８】
表示部５２は、判定処理機能５０ｂにより判定された結果や、出力用演算機能５０ｃで算出された算出結果に基づいたレポートを後述するように表示する。
【００４９】
次に背面形状分類判定装置５の分類判定の動作を図９に示すフローチャートに沿って説明する。
【００５０】
まず、演算処理部５０は、通信部５３を通じてネットワーク６上の背面形状計測装置１００やデータベース７から判定対象とする背面形状の計測データを取得するか、或いは記憶部５１の計測データ５１ｂから判定対象とする背面形状の計測データを取得する（Ｓ１）。
【００５１】
ここで被測定者の身長や計測に用いる背面形状計測装置１００に対する被測定者の立ち位置の違いなどを補正するために、事前処理Ｓ２を行う。
【００５２】
この事前処理Ｓ２では、計測データとともに取得した解析対象とする範囲を定める始点（頭頂）／終点（臀部下端）のデータに基づいて計測データから始点から臀部下端の範囲の計測データのみを切り出す。
【００５３】
この切り出し後、この切り出したデータを規定の長さ（ｙ軸）に拡大又は縮小し、また横方向（突出量）についても拡大又は縮小することで、身長補正を行う。例えば１００の長さで身長補正を行う場合には、ｙ軸＝（プローブＮｏ−始点）／（１００／（終点−始点））、突出量／（１００／（終点−始点））と補正する。
【００５４】
この身長補正後、立ち位置の前後の誤差を補正するために身長補正したデータの中央値を０に持ってくるようにｘ軸処理を行う。この場合ｘ軸＝突出量−突出量の中央値という形で補正を行う。
【００５５】
さて、事前処理Ｓ２を終えたデータを用いて滑らかな曲線を得るための近似曲線を求める処理を行う（Ｓ３）。この処理Ｓ３では例えば９次関数近似を用いて近似式を求め、この近似式から予測値を求める。この予測値を以後の処理において判定対象の背面計測データとして用いる。尚被測定者毎に何次関数近似が最適かを、生の計測データ、又はスプライン近似曲線等との差を見て自動判断を行っても良い。
【００５６】
ここまでが演算処理装置１の背面形状データ取得手段としての演算処理部５０の機能の働きとなる。
【００５７】
この処理Ｓ３を終了した後、演算処理部５０は距離演算機能５０ａによって、記憶部５１から基本データ５１ａを読み出し、各クラスタの背面形状データと判定対象の背面形状データとの距離を演算し、この演算結果を用いて判定処理機能５０ｂにより判定対象の背面形状データがどの分類（クラスタ）に所属するかを判定する（Ｓ４）。
【００５８】
この場合、例えば記憶部５１の基本データ５１ａから各クラスタに所属するｎ名の背面形状データにおけるｘ軸方向の平均値、又は中央値からなる各クラスタの代表値と、判定対象の背面形状データとの距離（ユークリッド距離、ユークリッド平方距離、市街地距離等）を算出し、距離が最も小さい分類（クラスタ）を選択する。
【００５９】
このクラスタの選択後、距離演算機能５０ａにより、当該判定対象の背面形状と理想の背面形状との離れ値を算出する処理を行う（Ｓ５）。
【００６０】
この処理では、基本データ５１ａとして登録されている理想の背面形状データ［最良のクラスタ（例えば近似直線の傾きが垂直に近く、凹凸の少ない形状）の代表値（当該クラスタに所属する所属するｎ名の背面形状データにおけるｘ軸方向の平均値、又は中央値）又は姿勢に関する研究者等の専門家から理想形状と認定された一個人の背面形状データ］と、判定対象の背面形状データとの距離（ユークリッド距離、ユークリッド平方距離、市街地距離等）を理想形状との差（離れ値）として算出する。この算出によって理想の背面形状に対する当該判定対象の背面形状の乖離状態を評価するのである。
【００６１】
この算出後、演算処理部５０は出力用演算機能５０ａによって背面形状データを２次元データに落とし、座標を算出するとともに、ｘ軸に特徴となる指標との相関を持たせるために回転をかける処理を行って、マップ座標算出の処理を行う（Ｓ６）。
【００６２】
この場合各クラスタの代表値（各クラスタに所属する所属するｎ名の背面形状データにおけるｘ軸方向の平均値、又は中央値）間の距離（ユークリッド距離、ユークリッド平方距離、市街地距離等）から座標を算出する。
【００６３】
表２は、７分類（クラスタ）の中央値間のユークリッド平方距離を示しており、この表１に基づいて上述の座標の算出を詳説する。尚表の””内の数字はクラスタＮｏを示す。
【００６４】
【表２】
2008178606.tif 000004
【００６５】
ここで、各クラスタ”１”〜”７”の位置Ｐｉを次のようにおく。
【００６６】
Ｐ１：（ｘ１，ｙ１）
Ｐ２：（ｘ２，ｙ２）
Ｐ３：（ｘ３，ｙ３）
Ｐ４：（ｘ４，ｙ４）
Ｐ５：（ｘ５，ｙ５）
Ｐ６：（ｘ６，ｙ６）
Ｐ７：（ｘ７，ｙ７）
また、理想背面形状のクラスタであるクラスタ”２”の座標を（０，０）と定め、もう一点をクラスタ”１”とし、ｙ座標を０に固定すると、三平方の定理より、以下の連立方程式が成り立つ。
【００６７】
ｘ３２＋ｙ３２＝ｄ２３      …（１）
ｘ４２＋ｙ４２＝ｄ２４      …（２）
ｘ５２＋ｙ５２＝ｄ２５      …（３）
ｘ６２＋ｙ５２＝ｄ２６      …（４）
ｘ７２＋ｙ７２＝ｄ２３      …（５）
（ｘ３−√ｄ１２）２＋ｙ３２＝ｄ１３    …（６）
（ｘ４−√ｄ１２）２＋ｙ４２＝ｄ１４    …（７）
（ｘ５−√ｄ１２）２＋ｙ５２＝ｄ１５    …（８）
（ｘ６−√ｄ１２）２＋ｙ６２＝ｄ１６    …（９）
（ｘ７−√ｄ１２）２＋ｙ７２＝ｄ１７    …（１０）
尚ｘ、ｙの後ろの数字はクラスタＮｏを、またｄは２点間の距離を示し、後ろの２つの数字は対応する２点のクラスタＮｏを夫々示す。
【００６８】
さて、各クラスタ同士の距離ｄは、表２より明らかであるため、（１）〜（１０）の連立方程式を解くと、全てのｘとｙが求まり、上記例では次のような座標が求められた。
【００６９】
Ｐ１：（−１．１９６４，０）
Ｐ２：（０，０）
Ｐ３：（１．２８６２，０．７６１４１）
Ｐ４：（２．１２０８，２．６６９８）
Ｐ５：（−０．６７２１８，１．５７６４）
Ｐ６：（１．００８７，１．９１６４）
Ｐ７：（０．２４５９９，０．９４６８３）
次に各クラスタの中央値の背面形状データにおける近似曲線の係数を求める。表３は求めた結果を示しており、この表３に示す係数は姿勢が後傾であればマイナス、前傾であればプラス、真っ直ぐに近ければ０に近い値となる。これによりｘ軸が傾きを表すとした場合は、クラスタ”２”とクラスタ”５”がｙ軸上にほぼ並ぶように位置すると言えることになる。
【００７０】
【表３】
2008178606.tif 000005
【００７１】
図８は、クラスタ”１”〜”７”の２次元座標のプロットを示し、各黒点は求められた座標であって、夫々に付した数字はクラスタＮｏを示す。尚図中の実線の曲線は各クラスタの背面形状の曲線、破線は理想の背面形状の曲線を示す。
【００７２】
ここで、例えば図９に示すようにクラスタ”５”の座標Ｐ５：（ｘ５，ｙ５）をｘ＝０のｙ軸上に持ってくるには、座標Ｐ２を中心として時計方向に回転させれば良く、この回転角θは、θ＝ｃｏｓ−１ （ｙ５／√ｄ２５）と表すことができ、これを解くとθ＝２３．１°が求まる。
【００７３】
そして回転後の座標Ｐ５’：（ｘ５’，ｙ５’）は、
ｘ５’＝ｘ５ｃｏｓθ−ｙ５ｓｉｎθ
ｙ５’＝ｘ５ｓｉｎθ−ｙ５ｃｏｓθ
となる。
【００７４】
そして座標Ｐ２を中心としてその他の全ての座標Ｐ１〜Ｐ７を上述のように時計方向に２３．１°回転させたときの、新しい座標Ｐ１’〜Ｐ７’は次のようになる。
【００７５】
Ｐ１’：（−１．１００５，０．４６９２６）
Ｐ２’：（０，０）
Ｐ３’：（１．４８１８，０．１９５９３）
Ｐ４’：（２．９９８，１．６２４２）
Ｐ５’：（０，１．７１３８）
Ｐ６’：（１．６７９５，１．３６７２）
Ｐ７’：（０．５９７６４，０．７７４４８）
同様にしてクラスタ”１”と、クラスタ”２”からの判定対象のデータに対する距離を用いて座標を求めることが可能である。
【００７６】
上述のようにしてマップ座標の算出処理（Ｓ６）が終了したのち、演算処理部５０は出力用演算機能５０ｃにより、姿勢点数の算出処理を行う（Ｓ７）。
【００７７】
この算出処理は、まず判定対象の背面形状データの近似曲線の傾きをｘ軸、Ｓ５で求めた理想からの離れ値（距離）をｙ軸とし、離れ値から、記憶部５１に基本データ５１ａとして記憶している距離と姿勢点数の関係を示すマトリクス表（表４）を用いて姿勢点数を算出する。
【００７８】
【表４】
2008178606.tif 000006
【００７９】
尚頭や腰、臀部などの部位別の項目毎に重み付けして点数を付けるようにしても良い。
【００８０】
而して、演算処理部５０は、判定処理機能５０ｂでの分類（クラスタ）判定の結果や、出力用演算機能５０ｃでの２次元座標や姿勢点数の算出結果に基づいて表示部１２を通じてユーザーに提示するレポート排出の処理を行う（Ｓ８）。
【００８１】
このレポートを見た被測定者は自己の姿勢と理想の姿勢との離れ具合などが直感的に分かることになる。
【図面の簡単な説明】
【００８２】
【図１】本発明の関数データベース生成装置の一実施形態の構成図である。
【図２】（ａ）は一実施形態に用いる背面曲線計測装置の側面図、（ｂ）は背面曲線計測装置の使用状態の側面図である。
【図３】一実施形態の動作説明用フローチャートである。
【図４】一実施形態に用いるクラスタ内距離総和の説明図である。
【図５】一実施形態に用いる被適合度統計量の説明図である。
【図６】一実施形態に用いる距離算出法の例図である。
【図７】一実施形態の結果出力例図である。
【図８】一実施形態によって生成された関数データベースを用いた背面形状分類判定装置の構成図である。
【図９】背面形状分類判定装置の動作説明用フローチャートである。
【符号の説明】
【００８３】
Ａ  関数データベース生成装置
１  背面形状曲線入力部
１０  背面形状データ源
１１  背面形状曲線作成部
２  関数曲線入力部
３  演算処理部
３０  関数クラスタ解析部
３１  関数クラスタ結果取得部
３２  分類数決定部
３３  出力用グラフ作成部
３４  データベース作成部
４  結果表示部
【図１】
2008178606.tif 000007
【図２】
2008178606.tif 000008
【図３】
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【図４】
2008178606.tif 000010
【図５】
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【図６】
2008178606.tif 000012
【図７】
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【図８】
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【図９】
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