(57)【要約】【課題】自動分類により得られる分類から目的とする分類を選択する際の指標を利用者に提供することが可能な分類評価装置を提供する。【解決手段】データの特徴に基づいて複数のデータを分類した結果を評価する分類評価装置であって、各データについて、データの特徴とそのデータが属する分類に属するデータを代表する特徴との類似度を算出する類似度算出部１０４と、分類に属する各データについて算出された類似度に基づいてその分類を評価する分類評価部１０６と、を備える分類評価装置が提供される。これにより、複数の分類の中からデータの検索等に用いる分類をさらに絞り込むような場合において、分類の有効度を自動的に評価して表示することが可能となり、利用者はより早く簡単に目的の分類を見つけることができるようになる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの特徴に基づいて複数のデータを分類した結果を評価する分類評価装置であって、
各データについて、データの特徴と前記データが属する分類に属するデータを代表する特徴との類似度を算出する類似度算出部と、
前記分類に属する各データについて算出された前記類似度に基づいて前記分類を評価する分類評価部と、
を備えることを特徴とする、分類評価装置。
【請求項２】
前記分類評価部はさらに、前記分類に属する前記データの数に基づいて前記分類を評価することを特徴とする、請求項１に記載の分類評価装置。
【請求項３】
前記分類評価部は、前記分類に属する前記データの前記類似度の平均値に基づいて前記分類を評価することを特徴とする、請求項１または２に記載の分類評価装置。
【請求項４】
前記分類は、異なる特徴を有する複数のセルからなり、
前記類似度算出部は、前記データの特徴と前記データが属するセルの特徴との類似度を算出することを特徴とする、請求項１〜３のいずれかに記載の分類評価装置。
【請求項５】
前記分類評価部はさらに、前記分類に属する前記セルの数に基づいて前記分類を評価することを特徴とする、請求項４に記載の分類評価装置。
【請求項６】
前記分類評価部は、前記分類に属する前記セルのうち１以上の前記データが属する前記セルの数に基づいて前記分類を評価することを特徴とする、請求項４または５のいずれかに記載の分類評価装置。
【請求項７】
前記分類評価部は、前記分類に属する全ての前記データの前記類似度を合計した数を前記セルの数で割った値に基づいて前記分類を評価することを特徴とする、請求項５または６のいずれかに記載の分類評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類評価装置に係り、特に複数のデータからなるデータ群が分類された分類結果を評価する分類評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、データを自動的に分類するための多様な方法が考案されている。また、自動的に分類されたデータの中から目的のものを効率的に検索することができるかを示す、分類の有用度を評価して提示するための方法も考案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、分類される文書の語句ベクトルを計算し、自動的に似たデータ同士を同じ分類とする自動分類の方法が開示されている。また、分類に対応する語句ベクトルの値が大きなものから１以上の語句をその分類を代表するキーワードとして表示する方法について記載されている。この方法によると、キーワードによって文書データベースの全体構成が把握できるようになる。さらに、キーワードを人が見て判断することで、目的にあった分類を選択してデータの絞り込みを行うことが容易にできるようになる。
【０００４】
しかしながら、特許文献１の方法の場合、以下のような２つの問題がある。１つには、分類の数が非常に多い場合、各分類のキーワードを目視で確認することが難しいということである。
【０００５】
もう１つは、分類される文書が論文や特許公報等ではなく、Ｗｅｂページやメール等である場合、文書中に内容を表す語が少なかったり、あるいは全く含まれない場合が多く存在する。このような場合、分類を代表するキーワードが必ずしも内容を表す語にならないことがある。また、互いに共通するキーワードを含まない文書が多い場合は、どのような文書でも共通して含まれることが多い非常に一般的な語をキーワードとして同じ分類とされることがある。
【０００６】
【特許文献１】特開平８−２６３５１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このように、自動分類されたデータベースを用いる場合、分類として適当なものと不適当なものの質の差が大きくなるが、いずれも混在して表示されるために、効率よく目的の分類を見つけ出すことが困難になる。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、自動分類により得られる分類から目的とする分類を選択する際の指標を利用者に提供することが可能な、新規かつ改良された分類評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、データの特徴に基づいて複数のデータを分類した結果を評価する分類評価装置であって、各データについて、データの特徴とそのデータが属する分類に属するデータを代表する特徴との類似度を算出する類似度算出部と、分類に属する各データについて算出された類似度に基づいてその分類を評価する分類評価部と、を備える分類評価装置が提供される。
【００１０】
かかる構成により、複数の分類の中からデータの検索等に用いる分類をさらに絞り込むような場合において、分類の有効度を自動的に評価して表示することが可能となり、利用者はより早く簡単に目的の分類を見つけることができるようになる。
【００１１】
また、分類評価部はさらに、分類に属するデータの数に基づいて分類を評価するようにしてもよい。例えば、類似度算出部によって算出された類似度の値とデータ数との乗数により、分類を評価するようにしてもよい。これにより、データ数が多くデータ全体の特徴を俯瞰しやすい分類ほど、高い評価を得ることができる。
【００１２】
また、分類評価部は、分類に属するデータの類似度の平均値に基づいて分類を評価するようにしてもよい。これにより、分類に属するデータ全体のまとまりを考慮した評価を行うことができるようになる。
【００１３】
また、分類は、異なる特徴を有する複数のセルからなり、類似度算出部は、データの特徴とデータが属するセルの特徴との類似度を算出するようにしてもよい。これにより、例えば、複数のセルからなる自己組織化マップを用いて分類を行った場合に、分類方法の特性を評価に利用することができる。
【００１４】
また、分類評価部はさらに、分類に属するセルの数に基づいて分類を評価するようにしてもよい。あるいは、分類評価部は、分類に属するセルのうち１以上のデータが属するセルの数に基づいて分類を評価するようにしてもよい。これにより、分類に属するデータが分類全体に分散しているか否かによって分類を評価できるようになる。例えば、分類に属するセルのうち１以上のデータが属するセルの数の比率が多いと、データが分類全体に分散していると判断できる。
【００１５】
また、分類評価部は、分類に属する全てのデータの類似度を合計した数をセルの数で割った値に基づいて分類を評価するようにしてもよい。これにより、データの類似度が高い分類ほど高い評価を得ることができ、データの数が多い分類ほど高い評価を得ることができるようになる。あるいは、データが分類全体に分散しておらず、一部に纏まっている分類ほど高い評価を得ることができるようになる。
【発明の効果】
【００１６】
以上説明したように本発明によれば、自動分類により得られる分類から目的とする分類を選択する際の指標を利用者に提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１８】
（第１の実施形態）
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施形態にかかる分類評価装置について説明する。図１は、本実施形態にかかる分類評価装置１００の概略構成を示すブロック図である。
【００１９】
次に、本実施形態にかかる分類評価装置１００の詳細について説明する。本実施形態にかかる分類評価装置１００は、図１に示すように、特徴ベクトル抽出部１０１と、自動分類部１０２と、参照ベクトル取得部１０３と、類似度算出部１０４と、データ数算出部１０５と、分類評価部１０６と、表示部１０７とにより構成される。分類評価装置１００は、複数のデータが格納されたデータベース１１０を入力とし、入力されたデータデータベース１１０のデータを分類した分類結果の評価を行って利用者に提示する。以下、分類評価装置１００の各部について説明する。
【００２０】
（特徴ベクトル抽出部１０１）
特徴ベクトル抽出部１０１は、分類対象であるデータベース１１０内のデータの特徴をベクトル化するための機能部である。特徴ベクトル抽出部１０１は、データベース１１０内のデータから１または２以上の特徴要素を抽出し、各データについて抽出された特徴要素からなるベクトルを求める。以下、各データについて求められたベクトルを特徴ベクトルと呼ぶ。
【００２１】
（自動分類部１０２）
自動分類部１０２は、データベース１１０内の各データを分類するための機能部である。自動分類部１０２は、特徴ベクトル抽出部１０１によって求められた特徴ベクトルを用いて、データベース１１０内の各データ間の類似度を算出し、類似したデータ同士を同一の分類として分類する。自動分類部１０２において用いられる分類方法には、例えば、ｋ−ｍｅａｎｓ法等の分類手法を用いることができる。
【００２２】
（参照ベクトル取得部１０３）
参照ベクトル取得部１０３は、自動分類部１０２により得られる各分類について、その分類を代表する特徴ベクトルを取得するための機能部である。ここで、取得される各分類を代表する特徴ベクトルを参照ベクトルと呼ぶ。参照ベクトルは、例えば、その分類に含まれる全データの特徴ベクトルの平均を算出する等の方法によって得ることができる。
【００２３】
（類似度算出部１０４）
類似度算出部１０４は、各分類について、含まれるデータの特徴ベクトルとその分類の参照ベクトルとの類似度を算出するための機能部である。類似度は、例えば、各データの特徴ベクトルと分類の参照ベクトルとのユークリッド距離や内積等を算出することにより求められる。算出された類似度の値は、類似度算出部１０４から分類評価部１０６に与えられる。
【００２４】
（データ数算出部１０５）
データ数算出部１０５は、各分類に含まれるデータの数を求めるための機能部である。算出された各分類のデータ数は、データ数算出部１０５から分類評価部１０６に与えられる。
【００２５】
（分類評価部１０６）
分類評価部１０６は、各分類に含まれるデータの有効度を示す評価値を算出し、分類を評価するための機能部である。評価値の算出には、類似度算出部１０４によって算出された類似度や、データ数算出部１０５によって算出された各分類のデータ数が用いられる。
【００２６】
分類評価部１０６は、例えば、各分類に含まれるデータの類似度の平均値や最大値を求めることによって評価値を算出するようにしてもよい。これにより、分類に含まれるデータの類似度が高い（データのばらつきが少ない）ほど、高い評価値を得ることができる。あるいは、分類に含まれるデータの類似度の平均値とデータ数とを乗算する（類似度を合計する）ことによって評価値を算出するようにしてもよい。これにより、データ数が多いほど高い評価値を得ることができる。
【００２７】
あるいは、データ数が多い場合は、データ数ではなくデータ数の対数を用いて評価値を算出するようにしてもよい。これにより、データ数が多い場合にはデータの類似度を重視し、データ数が少ない場合にはデータ数を重視するように評価値を算出することができるようになる。
【００２８】
なお、ここで示した評価値の計算方法は一例であって、データの類似度やデータ数を用いた多様な計算方法により評価値を算出することが可能である。
【００２９】
（表示部１０７）
表示部１０７は、自動分類部１０２で得られる各分類分類評価部１０６で得られる評価値に応じて表示するための機能部である。例えば、評価値が高い順序で分類をリスト化して表示してもよく、あるいは、評価値のレベルに応じて分類を色分けして表示してもよい。また、評価値の高い分類を濃い色で表示する等して、利用者が評価値の高い分類を容易に見つけることができるように表示してもよい。
【００３０】
以上、分類評価装置１００の構成について説明した。なお、分類評価装置１００の各部は、上述した各機能を実行可能なプログラムモジュールをコンピュータ等の情報処理装置にインストールしたソフトウェアで構成されてもよいし、あるいは、上述した各機能を実行可能なプロセッサ等のハードウエアで構成されてもよい。
【００３１】
次に、図２〜図４に基づいて、本実施形態にかかる分類評価装置１００により実行される分類評価処理の一例を説明する。ここで、図２は、分類評価装置１００により実行される分類評価処理のフローチャートである。また、図３は、分類評価装置１００の自動分類部１０２によって分類されたデータの一例を模式的に示す図である。また、図４は、図３に示す分類例から算出される各分類のデータとの類似度、類似度の平均値、データ数及び評価値を示した図である。
【００３２】
図２を参照して説明すると、まず、ステップＳ１２０において、特徴ベクトル抽出部１０１は、データベース１１０内のデータから１または２以上の特徴要素を抽出する。次いで、ステップＳ１２２で、抽出された特徴要素に基づき、各データの特徴ベクトルを求める。さらに、ステップＳ１２４で、自動分類部１０２は、特徴ベクトルを用いてデータベース１１０内のデータを分類する。
【００３３】
以上のような処理を経て、データベース１１０内のデータが例えば図３に示すように分類されたと仮定する。図３は、説明のために２次元で示しているが、一般的には多次元であってもよい。図３において、白丸は、データベース１１０のデータＤ１〜Ｄ１２の特徴ベクトルを空間中にプロットしたものを示している。また、実線の直線は、ステップＳ１２４における自動分類部１０２の動作により得られた分類の境界を表す。ここでは、ステップＳ１２４の分類処理によって、Ａ１１、Ａ１２、Ａ１３及びＡ１４の４つの分類を含む分類が得られたものとする。なお、ここでは、説明のために上記４つの分類のみを例にとって説明するが、本発明はこれに限られず、より多数の分類が得られた場合であっても適用可能である。
【００３４】
以下、図３の分類結果の例を参照しながら、図２に示す分類評価処理について説明する。ステップＳ１２６で、参照ベクトル取得部１０３は、ステップＳ１２４において得られた各分類の参照ベクトルを取得する。図３では、ここで得られる各分類の参照ベクトルを×で表す。例えば、分類Ａ１１の場合、含まれるデータはＤ１の１つのみであるため、そのデータの特徴ベクトルが参照ベクトルＣ１１となる。分類Ａ１２の場合、Ｄ２〜Ｄ５の４つのデータを含むため、それらの重心となるベクトルを算出し、図３に示す参照ベー句取るＣ１２を得る。分類Ａ１３及びＡ１４についても同様にデータの重心を算出することで参照ベクトルＣ１３及びＣ１４を得る。
【００３５】
次いで、ステップＳ１２８で、各分類に属するデータと分類との類似度を算出する。具体的には、各データの特徴ベクトルと分類の参照ベクトルとの距離ｄを算出し、１／（１＋ｄ）の計算により求められる値を類似度とする。例えば、図３に示す分類Ａ１２を例にとると、まず、分類Ａ１２の参照ベクトルＣ１２とＤ２〜Ｄ５との距離をそれぞれ算出する。ここで、Ｃ１２とＤ２〜Ｄ５との距離がそれぞれ、１．０、０．２、１．０、１．１であったとする。次に、求められた距離の値に対して１／（１＋ｄ）の計算を行って、類似度０．５、０．８３、０．５、０．４８を得る。分類Ａ１１、Ａ１２及びＡ１４についても同様の計算を行って、各データと分類との類似度を算出する。
【００３６】
図４に、ステップＳ１２８で計算されたＤ１〜Ｄ１２までの各データと分類Ａ１１〜Ａ１４との類似度の値と、各分類の類似度の平均値を示す。類似度の平均値から、各分類中のデータのばらつき度が分かる。即ち、平均値が高い分類ほどデータのばらつきが少なく、互いに似通ったデータからなる分類であることが分かる。図４を参照すると、分類Ａ１１〜１４の中では、分類Ａ１２は最もデータが纏まっており、分類Ａ１３は最もデータにばらつきがあるということが分かる。
【００３７】
次いで、ステップＳ１３０で、各分類のデータ数を算出する。図３の例において、算出された分類Ａ１１〜Ａ１４のデータ数を図４に示す。図４に示すように、分類Ａ１１〜Ａ１４のデータ数は、それぞれ１、４、５及び２となる。
【００３８】
次いで、ステップＳ１３２で、各分類の評価値を算出する。ここでは、評価値として、ステップＳ１２８で求めた各分類に属するデータとの類似度の合計値を用いる。図３の例において、算出された分類Ａ１１〜Ａ１４の評価値を図４に示す。図４に示すように、分類Ａ１１〜Ａ１４の評価値は、それぞれ１．０、２．３１、１．４６、１．０６となる。
【００３９】
ステップＳ１３４で、ステップＳ１３２で得られた評価値の順に分類を表示する。したがって、分類の表示順は、Ａ１２→Ａ１３→Ａ１４→Ａ１１となる。分類の表示は、参照ベクトルのうち大きな要素を表示する、あるいは、参照ベクトルとの距離が最も近いデータを表示する等して視認性を高めるようにしてもよい。
【００４０】
以上説明したように、Ａ１２のように各データの特徴ベクトルが互いに近い、即ち、よく似通ったデータ同士で構成される分類は評価値が高くなり、Ａ１３のようにデータ数が多いが含まれるデータのばらつきが大きい分類のほうが評価値は低くなる。したがって、似通ったデータから構成される分類の方が情報として纏まっていることが期待でき、データの有効性が高いと判断できる。
【００４１】
また、Ａ１４のように、データ間の距離が互いに近くてもデータ数が２と小さい分類の場合、Ａ１３のようにデータ間のばらつきが大きくデータ数も大きい分類よりも評価値が低くなる。これにより、より多くのデータが含まれて、データベース全体の特徴を俯瞰しやすい分類を先に確認しやすくなる。
【００４２】
このように、データの有効性が高く、質が良いと推定される分類を見分けることが可能となり、全分類をマップ状で示すよりも効率的にデータの全体像を確認できる情報を提供することができる。
【００４３】
（第２の実施形態）
次に、図５を参照して、本発明の第２の実施形態にかかる分類評価装置について説明する。図５は、本実施形態にかかる分類評価装置２００の概略構成を示すブロック図である。
【００４４】
次に、本実施形態にかかる分類評価装置２００の詳細について説明する。本実施形態にかかる分類評価装置２００は、図５に示すように、特徴ベクトル抽出部２０１と、自己組織化マップ作成部２０２と、セル分類部２０３と、類似度算出部２０４と、データ数算出部２０５と、セル数算出部２０６と、分類評価部２０７と、表示部２０８とにより構成される。本実施形態にかかる分類評価装置２００は、データベース２１０内のデータを自己組織化マップにより分類を行った場合の分類を評価するもので、自己組織化マップの特徴に合わせて評価を行う。以下、分類評価装置２００の各部について説明する。
【００４５】
（特徴ベクトル抽出部２０１）
特徴ベクトル抽出部２０１は、上述した第１の実施形態にかかる特徴ベクトル抽出部１０１と実質的に同一の機能を有するものである。特徴ベクトル抽出部２０１は、データベース２１０内のデータから１または２以上の特徴要素を抽出し、各データの特徴ベクトルを求める。
【００４６】
（自己組織化マップ作成部２０２）
自己組織化マップ作成部２０２は、データベース２１０の各データの特徴ベクトルを入力とし、自己組織化マップを作成するための機能部である。ここで用いられる自己組織化マップの作成方法は、一般的に用いられる手法を用いることができる。作成された自己組織化マップは、複数のセルで構成され、各セルはそれぞれ異なる特徴ベクトルを有する。各セルが有する特徴ベクトルを参照ベクトルと呼ぶ。
【００４７】
（セル分類部２０３）
セル分類部２０３は、自己組織化マップの各セルを分類するための機能部である。セル分類部２０３は、各セルの参照ベクトルに基づいてセルを分類する。本実施形態においては、各セルの参照ベクトルを代表する特徴要素を代表要素とし、同一の代表要素を持つセルを同一分類として分類する。各セルの代表要素は、例えば、各セルの参照ベクトルを構成する特徴要素のうち、最も値が大きい要素をそのセルの代表要素としてもよい。
【００４８】
（類似度算出部２０４）
類似度算出部２０４は、データベース２１０の各データと自己組織化マップの各セルとの類似度を算出し、データをいずれかのセルに分類するための機能部である。データとセルとの類似度は、例えば、各データの特徴ベクトルと、各セルの参照ベクトルとのユークリッド距離や内積等を算出することにより求められる。類似度算出部２０４は、さらに、そのデータとの類似度が最も高いセル、即ち、そのデータと最も類似しているセルを検索し、そのセルにデータを分類する。さらに、分類されたセルとの類似度（類似度の最大値）をそのデータと分類との類似度とし、分類評価部２０７に与える。
【００４９】
（データ数算出部２０５）
データ数算出部２０５は、各分類に含まれるデータの数を算出するための機能部である。データ数算出部２０５は、セル分類部において同一分類に分類されたセルに属するデータ数を合計することによりデータ数を算出する。算出された各分類のデータ数は、データ数算出部２０５から分類評価部２０７に与えられる。
【００５０】
（セル数算出部２０６）
セル数算出部２０６は、各分類に含まれるセルの数を算出するための機能部である。セル数算出部２０６は、分類に含まれる全セルの数の他に、類似度算出部２０４によって１以上のデータが分類されたセルのみの数を算出するようにしてもよい。算出された各分類のセル数（またはデータが属するセル数）は、セル数算出部２０６から分類評価部２０７に与えられる。
【００５１】
（分類評価部２０７）
分類評価部２０７は、各分類に含まれるデータの有効度を示す評価値を算出して分類を評価する。算出には類似度算出部２０４で得られた各データの分類との類似度や、データ数算出部２０５によって算出されたデータ数、セル数算出部２０６によって算出されたセル数等が用いられる。
【００５２】
分類評価部２０７は、上述した第１の実施形態にかかる分類評価部１０６と同様に、各分類に含まれるデータの類似度の平均値や最大値、類似度の合計、類似度とデータ数との乗数を求めることによって評価値を算出するようにしてもよい。また、データ数の代わりにデータ数の対数を用いてもよい。
【００５３】
また、第１の実施形態にかかる分類評価部１０６と同様の方法により類似度及びデータ数から求めた評価値を、分類に属するセル数で割ることにより評価値を算出してもよい。あるいは、分類に含まれる全てのセル数の代わりに、１以上のデータが属するセル数を用いてもよい。これにより、分類に含まれるセル、あるいは、１以上のデータが属するセルの数が少ないほど高い評価値が得られる。すなわち、分類内でのデータのばらつきが少ないと判断することができる。
【００５４】
（表示部２０８）
表示部２０８は、上述した第１の実施形態にかかる表示部１０７と実質的に同一の機能を有するものである。
【００５５】
以上、分類評価装置２００の構成について説明した。なお、分類評価装置２００の各部は、上述した各機能を実行可能なプログラムモジュールをコンピュータ等の情報処理装置にインストールしたソフトウェアで構成されてもよいし、あるいは、上述した各機能を実行可能なプロセッサ等のハードウエアで構成されてもよい。
【００５６】
次に、図６及び図７に基づいて、本実施形態にかかる分類評価装置２００により実行される分類評価処理の一例を説明する。ここで、図６は、分類評価装置２００により実行される分類評価処理のフローチャートである。また、図７は、分類評価装置２００の自己組織化マップ作成部２０２によって作成された自己組織化マップの例を示す説明図である。また、図８は、図７に示す自己組織化マップの例から算出される各分類のデータ数、セル数及び評価値を示す説明図である。
【００５７】
図６を参照して説明すると、まず、ステップＳ２２０において、特徴ベクトル抽出部２０１は、データベース２１０内のデータから１または２以上の特徴要素を抽出する。次いで、ステップＳ２２２で、抽出された特徴要素に基づき、各データの特徴ベクトルを求める。
【００５８】
次いで、ステップＳ２２４で、自己組織化マップ作成部２０２は、求められた特徴ベクトルに基づいて図７に示すようなマップを作成する。図７に示すマップは６×６の３６個セルＡ１〜Ｆ６からなり、各セルはそれぞれ、異なる特徴ベクトルを有する。セルが有する特徴ベクトルを参照ベクトルと呼ぶ。
【００５９】
次いで、ステップＳ２２６で、セル分類部２０３は、各セルの参照ベクトルに含まれる特徴要素の中で最も値が大きい要素を代表要素として取得する。例えば、図７の例では、各セルは、Ｘ１〜Ｘ７までの特徴要素を含む７次元以上の特徴ベクトル（参照ベクトルという）を有するものとし、Ｘ１〜Ｘ７を含む特徴要素の中で最も値が大きい要素を取得する。図７では、ステップＳ２２６で取得された各セルの代表要素を各セルの上段に示している。
【００６０】
次いで、ステップＳ２２８で、セル分類部２０３は、代表要素が同一であるセルを同一の分類としてセルを分類する。図７では、ステップＳ２２８の処理によって分類されたセルの分類の境界を太線で示している。したがって、図７の太線によって区切られたセルのまとまりが１つの分類に相当し、分類に含まれるセルに分類されるデータが、その分類に属するデータとなる。
【００６１】
一般的には、自己組織化マップによる可視化はここまでであり、分類の数が多くその質にばらつきが大きい場合は適当な分類を選択することが困難である。本実施形態においては、以下のステップの処理を経て、適当な分類を容易に選択するための指標を利用者に提示することができる。
【００６２】
次いで、ステップＳ２３０で、類似度算出部２０４において各データとセルＡ１〜Ｆ６の各々との類似度を算出し、最も類似度の高いセルにデータを分類する。類似度算出部２０４は、各データについてデータの特徴ベクトルと全てのセルの参照ベクトルとの距離等を算出し、類似度を算出する。さらに、類似度が最も高いセルにそのデータを分類する。このようにして分類された結果、各セルに属するデータの数を図７の各セルの下段に示している。
【００６３】
次いで、ステップＳ２３２で、データ数算出部２０５において、各分類に属するデータ数を算出する。これは、ステップＳ２３０による分類の結果、各分類に属するセルに分類されたデータの数を合計することにより算出される。例えば、図７の例において、代表要素がＸ２である分類の場合、分類に属するセルは、Ｄ１、Ｄ２、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｆ１、Ｆ２及びＦ３であるので、それらのセルに属するデータ数（図７の各セルの下段の値）を合計して、０＋０＋２＋０＋０＋６＋３＋０＝１１を得る。他の分類についても同様の計算により、データ数を算出する。図８に、算出された各分類のデータ数を示す。
【００６４】
次いで、ステップＳ２３４で、セル数算出部２０６において、各分類に属するセルの数を算出する。例えば、図７の例において、代表要素がＸ２である分類の場合には、分類に属するセルは、Ｄ１、Ｄ２、Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｆ１、Ｆ２及びＦ３の８個である。また、このときセルに属するデータ数が０であるものについては除外してセル数を算出するようにしてもよい。その場合、Ｘ２の分類の場合には、セル数は、Ｅ１、Ｆ１及びＦ２の３個となる。他の分類についても同様の計算により、セル数を算出する。図８に、算出された各分類のデータ数を示す。
【００６５】
次いで、ステップＳ２３６で、分類評価部２０７において、各分類の評価値を算出する。例えば、代表要素がＸ２である分類の類似度の平均値が０．８であったとすると、この分類についての評価値は、（類似度の平均値）×（データ数）÷（１以上のデータが属するセル数）＝０．８×１１÷３＝２．９３と算出される。
【００６６】
比較のために、図７の例で、全ての分類の類似度の平均値が０．８であった場合に、上記計算式によって算出される評価値を図８に示している。例えば、Ｘ２及びＸ４の分類は、データ数が最も多い１１個でありデータ全体を代表する分類であるように見えるが、評価値はＸ２の方が高い値になっている。これは、Ｘ４の分類では、データは多くのセルに分散しており、必ずしも同じ特徴で集まったデータではなく、分類の内部でさらに細かいカテゴリに分割することが可能なデータであることを表している。一方、Ｘ２の分類は、データが分類内の一部のセルに集中しており、データ同士の関連性が高く、有効度の高い分類であることが分かる。
【００６７】
最後にステップＳ２３８で評価値に基づいて分類を表示する。例えば、評価値が高い順、即ち、Ｘ７→Ｘ２→Ｘ３→Ｘ５→Ｘ６→Ｘ４→Ｘ１の順に表示する。これにより、Ｘ７が最も強調された表示となり、利用者は、有効度の高い分類を容易に確認することができるようになる。
【００６８】
以上説明したように、データを複数の分類に分類し、その中からデータの検索等に用いる分類をさらに絞り込むような場合において、分類を自動的に評価して表示することによって利用者がより早く簡単に目的の分類を見つけることができるようになる。
【００６９】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の第１の実施形態にかかる分類評価装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態にかかる分類評価装置により実行される分類評価処理のフローチャートである。
【図３】同実施形態にかかる自動分類部によって分類されたデータの一例を示す説明図である。
【図４】図３に示す分類例から算出される各分類のデータとの類似度、類似度の平均値、データ数及び評価値を示す説明図である。
【図５】本発明の第２の実施形態にかかる分類評価装置の概略構成を示すブロック図である。
【図６】同実施形態にかかる分類評価装置により実行される分類評価処理のフローチャートである。
【図７】同実施形態にかかる自己組織化マップ作成部によって作成された自己組織化マップの例を示す説明図である。
【図８】図７に示す自己組織化マップの例から算出される各分類のデータ数、セル数及び評価値を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７１】
１００、２００    分類評価装置
１０１    特徴ベクトル抽出部
１０２    自動分類部
１０３    参照ベクトル取得部
１０４    類似度算出部
１０５    データ数算出部
１０６    分類評価部
１０７    表示部
１１０、２１０    データベース
２０１    特徴ベクトル抽出部
２０２    自己組織化マップ作成部
２０３    セル分類部
２０４    類似度算出部
２０５    データ数算出部
２０６    セル数算出部
２０７    分類評価部
２０８    表示部
【図１】
2008204190.tif 000003
【図２】
2008204190.tif 000004
【図３】
2008204190.tif 000005
【図４】
2008204190.tif 000006
【図５】
2008204190.tif 000007
【図６】
2008204190.tif 000008
【図７】
2008204190.tif 000009
【図８】
2008204190.tif 000010