(57)【要約】【課題】分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することのできる、多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明にかかる装置によれば、多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類し、分類された複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則の統合規則として、分類規則を導出する。【選択図】      図４
2004213316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多変量データを分類するための分類規則を導出する多変量データ分類規則導出装置であって、
上記多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類するカテゴリ内クラスタリング手段と、
上記カテゴリ内クラスタリング手段により分類された上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するクラスタ間分類規則導出手段と、
を備えたことを特徴とする多変量データ分類規則導出装置。
【請求項２】
上記カテゴリ内クラスタリング手段は、
ｋ−平均法を用いて上記クラスタリング処理を実行すること、
を特徴とする請求項１に記載の多変量データ分類規則導出装置。
【請求項３】
上記クラスタ間分類規則導出手段は、
線形判別分析法および／または決定木を用いて上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の上記分類規則を導出すること、
を特徴とする請求項１または２に記載の多変量データ分類規則導出装置。
【請求項４】
上記多変量データは、特定の疾患の診断結果または遺伝子型を上記カテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値を変量とする症例データであること、
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の多変量データ分類規則導出装置。
【請求項５】
多変量データを分類するための分類規則を導出する多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
上記多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類するカテゴリ内クラスタリングステップと、
上記カテゴリ内クラスタリングステップにより分類された上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するクラスタ間分類規則導出ステップと、
を含む多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
上記カテゴリ内クラスタリングステップは、
ｋ−平均法を用いて上記クラスタリング処理を実行すること、
を特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
上記クラスタ間分類規則導出ステップは、
線形判別分析法および／または決定木を用いて上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の上記分類規則を導出すること、
を特徴とする請求項５または６に記載のプログラム。
【請求項８】
上記多変量データは、特定の疾患の診断結果または遺伝子型を上記カテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値を変量とする症例データであること、
を特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムに関し、特に、分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することのできる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の情報の爆発的増加や情報利用者の増加により、蓄積された大量のデータから価値のある情報を導出するデータマイニング技術が、さまざまな領域で注目されている。データマイニングでは大量のデータをいくつかのカテゴリに分類する分類規則を導出することが基本技術の一つとなっている。
【０００３】
例えば、図１に示す形式のデータについて、カテゴリＡとカテゴリＢを判別するための分類規則を求める場合を説明する。
【０００４】
図１は、各標本（標本１〜標本ｍ）に対する、変量１から変量ｎ（ｘ１〜ｘｎ）と、各標本が属するカテゴリ（ＡまたはＢ）の一覧表を示す図である。
【０００５】
ここで、カテゴリＡとカテゴリＢを判別するための分類規則ＦＡＢは、以下の数式１で示す線形判別関数で表すことができる（例えば、非特許文献１参照。）。
ＦＡＢ（ｘ）＝ａｘ１＋ｂｘ２＋ｃｘ３＋・・・＋ｎｘｎ＋Ｍ・・・（数式１）
【０００６】
数式１において、ａ〜ｎおよびＭは定数である。具体的には、数式２のように表すことができる。
ＦＡＢ（ｘ）＝３ｘ１＋２ｘ２−６ｘ３＋・・・＋４ｘｎ＋２・・・（数式２）
【０００７】
そして、各標本について変量１から変量ｎ（ｘ１〜ｘｎ）の値を数式２に当てはめた結果、ＦＡＢ（ｘ）＞０ならばＡと判別することができ、一方、ＦＡＢ（ｘ）＜０ならばＢと判別することができる。
【０００８】
ここで、図２は、数式２により求めたＦＡＢによる分割直線の概念を示す図である。図２に示すように、分割直線（理論的には平面であるが、便宜的に直線で表している。）は線形判別分析によって導出されたクラスタＡとクラスタＢとを識別する分類規則ＦＡＢ（ｘ）を概念的に示している。ＦＡＢにより定まる分割直線により、カテゴリＡとカテゴリＢの標本が２つに分類される。
【０００９】
【非特許文献１】
石井健一郎、上田修功、前田英作、村瀬洋著“わかりやすいパターン認識”、オーム社、１９９８年、第５６頁〜第６４頁
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術（線形判別分析法など）では２つのカテゴリの分類につき、一つの識別規則を大域的に導出していた。そのため識別規則にはデータの局所的な性質が反映されず、有用な識別規則が導出されないという問題点を有していた。
【００１１】
そのため、従来手法によって導出される大域的な分類規則は、局所的には分類精度が低くなるなど人間が活用する上で必ずしも有用でない場合があった。
【００１２】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することのできる、多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することを目的としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
このような目的を達成するため、請求項１に記載の多変量データ分類規則導出装置は、多変量データを分類するための分類規則を導出する多変量データ分類規則導出装置であって、上記多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類するカテゴリ内クラスタリング手段と、上記カテゴリ内クラスタリング手段により分類された上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するクラスタ間分類規則導出手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
この装置によれば、多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類し、分類された複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することができるようになる。
【００１５】
これにより、従来手法によって導出される大域的な分類規則では、局所的には分類精度が低くなるなど利用者が活用する上で必ずしも有用でない場合があったが、本装置では複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、データの局所的な性質が反映された複数の分類規則が導出可能になる。
【００１６】
また、これにより、データマイニングにおける新たな知識の獲得に有効な分類規則を導出することができるようになる。
【００１７】
また、請求項２に記載の多変量データ分類規則導出装置は、請求項１に記載の多変量データ分類規則導出装置において、上記カテゴリ内クラスタリング手段は、ｋ−平均法を用いて上記クラスタリング処理を実行することを特徴とする。
【００１８】
これはカテゴリ内クラスタリング手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、カテゴリ内クラスタリング手段は、ｋ−平均法を用いてクラスタリング処理を実行するので、既知の手法を用いて効率的にクラスタリングを実行することができるようになる。
【００１９】
また、請求項３に記載の多変量データ分類規則導出装置は、請求項１または２に記載の多変量データ分類規則導出装置において、上記クラスタ間分類規則導出手段は、線形判別分析法および／または決定木を用いて上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の上記分類規則を導出することを特徴とする。
【００２０】
これはクラスタ間分類規則導出手段の一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、クラスタ間分類規則導出手段は、線形判別分析法および／または決定木を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、既知の手法を用いて効率的かつ高精度に分類規則の導出を実行することができるようになる。
【００２１】
すなわち、線形判別分析法を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出することにより、高速に分類規則を導出することが可能になる。
【００２２】
また、請求項４に記載の多変量データ分類規則導出装置は、請求項１から３のいずれか一つに記載の多変量データ分類規則導出装置において、上記多変量データは、特定の疾患の診断結果または遺伝子型を上記カテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値を変量とする症例データであることを特徴とする。
【００２３】
これは多変量データの一例を一層具体的に示すものである。この装置によれば、多変量データは、特定の疾患の診断結果（例えば、特定の疾患が髄膜炎である場合には、「ウィルス性髄膜炎」および「細菌性髄膜炎」など）または遺伝子型などをカテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値（例えば、「患者の年齢」、「何日前から風邪様症状があったか」、「何日前から頭痛があったか」、「何日前から熱があったか」、「何日前から吐き気があったか」、「何日前から意識障害があったか」、「何日前から痙攣があったか」、「来院時体温」、「白血球数」、「炎症性蛋白数」、「血沈」、「髄液細胞数」、「髄液中多核球数」、「髄液中単核球数」、「髄液蛋白」、「髄液ブドウ糖」、「７日後の髄液細胞数」など）を変量とする症例データであるので、効率的かつ高精度に疾患リスク診断支援を実行することができるようになる。
【００２４】
また、本発明はプログラムに関するものであり、請求項５に記載のプログラムは、多変量データを分類するための分類規則を導出する多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、上記多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類するカテゴリ内クラスタリングステップと、上記カテゴリ内クラスタリングステップにより分類された上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するクラスタ間分類規則導出ステップとを含む多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２５】
このプログラムによれば、多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類し、分類された複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することができるようになる。
【００２６】
これにより、従来手法によって導出される大域的な分類規則では、局所的には分類精度が低くなるなど利用者が活用する上で必ずしも有用でない場合があったが、本プログラムでは複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、データの局所的な性質が反映された複数の分類規則が導出可能になる。
【００２７】
また、これにより、データマイニングにおける新たな知識の獲得に有効な分類規則を導出することができるようになる。
【００２８】
また、請求項６に記載のプログラムは、請求項５に記載のプログラムにおいて、上記カテゴリ内クラスタリングステップは、ｋ−平均法を用いて上記クラスタリング処理を実行することを特徴とする。
【００２９】
これはカテゴリ内クラスタリングステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、カテゴリ内クラスタリングステップは、ｋ−平均法を用いてクラスタリング処理を実行するので、既知の手法を用いて効率的にクラスタリングを実行することができるようになる。
【００３０】
また、請求項７に記載のプログラムは、請求項５または６に記載のプログラムにおいて、上記クラスタ間分類規則導出ステップは、線形判別分析法および／または決定木を用いて上記複数のクラスタについて、各クラスタ間の上記分類規則を導出することを特徴とする。
【００３１】
これはクラスタ間分類規則導出ステップの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、クラスタ間分類規則導出ステップは、線形判別分析法および／または決定木を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、既知の手法を用いて効率的かつ高精度に分類規則の導出を実行することができるようになる。
【００３２】
すなわち、線形判別分析法を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出することにより、高速に分類規則を導出することが可能になる。
【００３３】
また、請求項８に記載のプログラムは、請求項５から７のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、上記多変量データは、特定の疾患の診断結果または遺伝子型を上記カテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値を変量とする症例データであることを特徴とする。
【００３４】
これは多変量データの一例を一層具体的に示すものである。このプログラムによれば、多変量データは、特定の疾患の診断結果（例えば、特定の疾患が髄膜炎である場合には、「ウィルス性髄膜炎」および「細菌性髄膜炎」など）または遺伝子型などをカテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値（例えば、「患者の年齢」、「何日前から風邪様症状があったか」、「何日前から頭痛があったか」、「何日前から熱があったか」、「何日前から吐き気があったか」、「何日前から意識障害があったか」、「何日前から痙攣があったか」、「来院時体温」、「白血球数」、「炎症性蛋白数」、「血沈」、「髄液細胞数」、「髄液中多核球数」、「髄液中単核球数」、「髄液蛋白」、「髄液ブドウ糖」、「７日後の髄液細胞数」など）を変量とする症例データであるので、効率的かつ高精度に疾患リスク診断支援を実行することができるようになる。
【００３５】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、本発明の記録媒体は、上記請求項５から８のいずれか一つに記載されたプログラムを記録したことを特徴とする。
【００３６】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項５から８のいずれか一つに記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各方法と同様の効果を得ることができる。
【００３７】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明にかかる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００３８】
特に、以下の実施の形態においては、本発明を、疾患が髄膜炎である場合に適用した例について説明するが、この場合に限られず、他の全ての疾患において、同様に適用することができる。
【００３９】
［本発明の概要］
以下、本発明の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図４は本発明の基本原理を示す原理構成図である。
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、線形判別分析法等を用いるにあたって、識別規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出する。ここで、本発明による方式を連関解析方式と呼ぶことにする。
【００４０】
ここで、上述した図１に示す形式のデータについて、各標本に付加されたカテゴリに応じて標本を分類する規則を導出する場合を一例に説明する。本発明による連関解析方式は以下のような解析手順からなる。
【００４１】
（１）カテゴリＡ、ＢにおいてＡ内でａ個、Ｂ内でｂ個のクラスタにそれぞれデータをクラスタリングする。個々のクラスタをＡ１、Ａ２、・・・Ａａ、Ｂ１、Ｂ２、・・・Ｂｂとする。
【００４２】
ここで、図３は、カテゴリＡ、ＢについてＡ内で２個、Ｂ内で３個のクラスタにそれぞれデータをクラスタリングする場合の概念を示す図である。
【００４３】
（２）次に、各クラスタについて線形判別分析を行い分類規則を導出する。すなわち、各クラスタ間の分類規則の統合規則として、分類規則を導出する。
以下に本方式による分類規則の例を示す。なお、図３において、直線は線形判別分析によって導出されたクラスタＡ２とクラスタＢ２とを識別する分類規則の概念を示している。
【００４４】
まず、線形判別分析によって導出されたクラスタＡ１とクラスタＢ１とを識別する平面を、以下の数式３に示す。
ＦＡ１Ｂ１（ｘ）＝２ｘ１＋４ｘ２＋１ｘ３＋・・・＋５ｘｎ−１・・・（数式３）
【００４５】
ここで、各標本についてＦＡ１Ｂ１（ｘ）＞０  ならばＡ１に分類され、一方、ＦＡ１Ｂ１（ｘ）＜０ならばＢ１に分類されることになる。
【００４６】
また、線形判別分析によって導出されたクラスタＡ１とクラスタＢ２とを識別する平面を、以下の数式４に示す。
ＦＡ１Ｂ２（ｘ）＝８ｘ１−２ｘ２−４ｘ３＋・・・＋９ｘｎ＋４・・・（数式４）
【００４７】
ここで、各標本についてＦＡ１Ｂ２（ｘ）＞０  ならばＡ１に分類され、一方、ＦＡ１Ｂ２（ｘ）＜０ならばＢ２に分類されることになる。
【００４８】
また、線形判別分析によって導出されたクラスタＡ１とクラスタＢ３とを識別する平面を、以下の数式５に示す。
ＦＡ１Ｂ３（ｘ）＝−７ｘ１＋１ｘ２＋３ｘ３＋・・・−１ｘｎ＋５・・・（数式５）
【００４９】
ここで、各標本についてＦＡ１Ｂ３（ｘ）＞０  ならばＡ１に分類され、一方、ＦＡ１Ｂ３（ｘ）＜０ならばＢ３に分類されることになる。
【００５０】
同様にして、各クラスタ間において分類規則を求めるため、数式６で示す合計個数の分類規則を導出することができる。
合計個数  ＝カテコ゛リ数Ｃ２×（Ａのクラスタ数）×（Ｂのクラスタ数）・・・（数式６）
【００５１】
すなわち、従来手法によって導出される大域的な分類規則では、局所的には分類精度が低くなるなど利用者が活用する上で必ずしも有用でない場合があったが、本発明では複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、データの局所的な性質が反映された複数の分類規則が導出可能になる。
【００５２】
これにより、データマイニングにおける新たな知識の獲得に有効な分類規則を導出することができるようになる。この手法の適用先としては、例えば、疾患リスク診断支援などが考えられる。
【００５３】
以下に、本発明を疾患リスク診断支援に適用した場合について、以下に説明する。
【００５４】
（本発明による疾患リスク診断の概念）
以下に、従来技術である線形判別分析法を用いた疾患リスク診断と、本発明による連関解析方式を用いた疾患リスク診断の比較をしながら、本発明による疾患リスク診断の概念を説明する。
【００５５】
図５は、髄膜炎症例データのカテゴリと標本数の一覧表を示す図である。本図に示すデータは、ＫＤＤ  Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ２０００の髄膜炎症例データである。本症例データのカテゴリは２つ（ウィルス性髄膜炎および細菌性髄膜炎）であり、ウィルス性髄膜炎の標本が９７であり、細菌性髄膜炎の標本が４０である場合を一例に示す。
【００５６】
そして、本症例データのうち変量ｘとなる各標本の属性数は１７であり、各属性（Ｘ１〜Ｘ１７）を以下に示す。
Ｘ１；年齢
Ｘ２；何日前から風邪様症状があったか
Ｘ３；何日前から頭痛があったか
Ｘ４；何日前から熱があったか
Ｘ５；何日前から吐き気があったか
Ｘ６；何日前から意識障害があったか
Ｘ７；何日前から痙攣があったか
Ｘ８；来院時体温
Ｘ９；白血球数
Ｘ１０；炎症性蛋白数
Ｘ１１；血沈
Ｘ１２；髄液細胞数
Ｘ１３；髄液中多核球数
Ｘ１４；髄液中単核球数
Ｘ１５；髄液蛋白
Ｘ１６；髄液ブドウ糖
Ｘ１７；７日後の髄液細胞数
【００５７】
ただし、元となる症例データには３２属性があったが、そのうちカテゴリカルデータと思われる１５の属性を取り除いて、これらの１７属性を取り上げている。
【００５８】
（従来手法である線形判別分析法を用いた分類）
まず、従来手法である線形判別分析法により、カテゴリ間の識別規則を導出する。ここで、識別規則は可読性確保のため、前進選択法によって、３変数に変数選択したものを導出する。
【００５９】
（従来手法である線形判別分析法による分類結果）
図６は、従来手法である線形判別分析法による分類結果を示す図である。図６において、第１軸はＸ１３の値を、また、第２軸はＸ１５の値を示している。また、図６において黒点はウィルス性髄膜炎の標本を、また、白丸は細菌性髄膜炎の標本を示している。
【００６０】
図６の結果より『細菌性髄膜炎の人は髄液中多核球数（Ｘ１３）と髄液蛋白（Ｘ１５）が多い。』ことが分かる。
【００６１】
また、従来手法である線形判別分析法による分類規則を数式７に示す。
Ｙ＝０．８０Ｘ１３＋０．５３Ｘ１５＋０．２９Ｘ１１−０．０１３          ・・・（７）
【００６２】
ここで、各標本のＸ１３とＸ１５とＸ１１の値を数式７に当てはめ、Ｙ＜０  ならば細菌性髄膜炎に分類され、一方、Ｙ＞０ならばウィルス性髄膜炎に分類される。
【００６３】
なお、数式７を用いたウィルス性髄膜炎と細菌性髄膜炎の識別精度は８７．５％であった。
【００６４】
（本発明の連関解析方式を用いた分類）
次に、本発明の連関解析方式により、カテゴリ間の識別規則を導出する。ここで、従来法と同様に、識別規則は可読性確保のため、前進選択法によって、３変数に変数選択したものを導出する。
【００６５】
（ウィルス性髄膜炎のカテゴリのクラスタリング）
まず、ウィルス性髄膜炎のカテゴリ内で２つのクラスタ（ｖ２１とｘ２２）にクラスタリングを行い、ウィルス性髄膜炎のそれぞれのクラスタと細菌性髄膜炎のカテゴリとの規則を導出する。
【００６６】
ここで、ｋ−平均法を用いてウィルス性髄膜炎のカテゴリ内でクラスタリングを行った結果、次の２つのクラスタが得られた。
ｖ２１：  標本数  ３１
ｖ２２：  標本数  ６６
【００６７】
次に、ウィルス性髄膜炎のカテゴリ内でクラスタリングがどのように行われたか考察するために、同カテゴリ内のクラスタ間（ｖ２１とｖ２２）の分類規則を導出した（数式８）。
Ｙ＝０．９４Ｘ９＋０．３２Ｘ５−０．１２Ｘ２＋０．０００４              ・・・（８）
【００６８】
ここで、各標本のＸ９とＸ５とＸ２の値を数式８に当てはめ、Ｙ＜０ならばｖ２２のウィルス性髄膜炎に分類され、一方、Ｙ＞０ならばｖ２１のウィルス性髄膜炎に分類される。
【００６９】
図７は、ウィルス性髄膜炎のカテゴリ内のクラスタ間（ｖ２１とｖ２２）の分類結果を示す図である。図７において、第１軸はＸ９の値を、また、第２軸はＸ５の値を示している。また、図７において黒点はｖ２２のウィルス性髄膜炎の標本を、また、白丸はｖ２１のウィルス性髄膜炎の標本を示している。
【００７０】
この結果より、ｖ２１とｖ２２は、Ｘ９（白血球数）によってほぼ層別されていると考えられる。つまり、ｖ２１は、ウィルス性髄膜炎において白血球数が多いものであり、ｖ２２は、ウィルス性髄膜炎において白血球数が少ないものであるといえる。
【００７１】
次にウィルス性髄膜炎のそれぞれのクラスタと細菌性髄膜炎の識別規則を考察する。
【００７２】
（ｖ２１と細菌性髄膜炎について）
ｖ２１と細菌性髄膜炎の分類規則について、数式９に示す。
Ｙ＝  ０．７９Ｘ１３＋０．５１Ｘ１０＋０．３４Ｘ１１−０．０１２８      ・・・（９）
【００７３】
ここで、各標本のＸ１３とＸ１０とＸ１１の値を数式９に当てはめ、Ｙ＜０ならば細菌性髄膜炎に分類され、一方、Ｙ＞０ならばｖ２１のウィルス性髄膜炎に分類される。
【００７４】
図８は、ｖ２１と細菌性髄膜炎の分類結果を示す図である。図８において、第１軸はＸ１３の値を、また、第２軸はＸ１０の値を示している。また、図８において黒点は細菌性髄膜炎の標本を、また、白丸はｖ２１のウィルス性髄膜炎の標本を示している。
【００７５】
図８の結果から『ｖ２１（ウィルス性髄膜炎において白血球数が多いもの）に比べて、細菌性髄膜炎は髄液中多核球数と炎症性蛋白が多い』ことが分かる。
【００７６】
（ｖ２２と細菌性髄膜炎について）
ｖ２２と細菌性髄膜炎の分類規則について、数式１０に示す。
Ｙ＝  ０．７７Ｘ９＋  ０．５８Ｘ１３  ＋  ０．２５Ｘ３−０．０５６２・・・（１０）
【００７７】
ここで、各標本のＸ９とＸ１３とＸ３の値を数式１０に当てはめ、Ｙ＜０ならば細菌性髄膜炎に分類され、一方、Ｙ＞０ならばｖ２２のウィルス性髄膜炎に分類される。
【００７８】
図９は、ｖ２２と細菌性髄膜炎の分類結果を示す図である。図９において、第１軸はＸ９の値を、また、第２軸はＸ１３の値を示している。また、図９において黒点は細菌性髄膜炎の標本を、また、白丸はｖ２２のウィルス性髄膜炎の標本を示している。
【００７９】
図９の結果から『ｖ２２（ウィルス性髄膜炎において白血球数が少ないもの）に比べて細菌性髄膜炎は白血球数が多く、髄液中多核球数も多い』ことが分かる。
【００８０】
（識別精度の導出）
次に識別精度を次の手順で導出する。ここで、図１０は、識別精度の導出手順を示すフローチャートである。
【００８１】
まず、数式８の分類規則を適用して、ウィルス性髄膜炎についてｖ２１とｖ２２の２つのグループにクラスタリングする（ステップＳＡ−１）。
【００８２】
次に、ステップＳＡ−１においてｖ２１と分類された標本には、数式９の分類規則を適用し、ｖ２１のウィルス性髄膜炎と細菌性髄膜炎とに分類する（ステップＳＡ−２）。
【００８３】
一方、ステップＳＡ−１においてｖ２２と分類された標本には、数式１０の分類規則を適用して、ｖ２２のウィルス性髄膜炎と細菌性髄膜炎とに分類する（ステップＳＡ−３）。
【００８４】
ここで、本手順によるｖ２１と細菌性髄膜炎の分類精度は、５０．０％であり、一方、ｖ２２と細菌性髄膜炎の分類精度は９２．０％であった。
【００８５】
これらの結果から、ウィルス性髄膜炎は、白血球数の多いグループ（ｖ２１）と白血球数の少ないグループ（ｖ２２）に分類することができ、前者は髄液中多核球数と炎症性蛋白、後者は白血球数と髄液中多核球数と白血球数により、細菌性髄膜炎と識別されることがわかった。
【００８６】
また、白血球数の少ないグループに関しては線形判別分析法よりも高い精度で細菌性髄膜炎と識別できた。
【００８７】
また、Ｘ９（白血球）軸とＸ１３（髄液中多核球数）軸におけるデータの散布の様子を図１１に示すが（図１１において、黒点は細菌性髄膜炎、白丸はｖ２１、×はｖ２２を示す）、この図からも、ｖ２２はＸ９（白血球数）でほぼ細菌性髄膜炎と識別できるが、ｖ２１はそれが困難であることが観察される。
【００８８】
したがって、このような性質を持つデータに関しては局所的に識別規則を導出すること、すなわち本方式が有効であることが示された。また、この結果は臨床学的な診断基準である細菌性髄膜炎では、白血球数、髄液中多核球数、髄液蛋白が増加するという性質も示している。これにより、本発明の連関解析方式による症例データに対するデータマイニングの有効性が示されている。
【００８９】
［システム構成］
次に、本発明の多変量データ分類規則導出装置（以下、「本装置」という。）の構成について説明する。図１２は、本発明が適用される本装置の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００９０】
図１２において多変量データ分類規則導出装置１００は、概略的に、多変量データ分類規則導出装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の制御部１０２、入力装置１１２や出力装置１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。さらに、この多変量データ分類規則導出装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワーク（図示せず）に通信可能に接続されていてもよい。
【００９１】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（入力データファイル１０６ａ〜分類規則情報ファイル１０６ｃ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９２】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、入力データファイル１０６ａは、多変量データ分類規則導出装置１００の入力データを格納する入力データ格納手段である。ここで、入力データは、各標本について、各種の属性（変量）に関する属性情報、カテゴリに関するカテゴリ情報等を含んで構成される。また、入力データは、図１に示すテーブル形式のデータでもよく、また、図１４に示す行列形式のデータでもよい。
【００９３】
また、クラスタ情報ファイル１０６ｂは、クラスタに関する情報等を格納するクラスタ情報格納手段である。このクラスタ情報ファイル１０６ｂに格納される情報は、クラスタを一意に識別するためのクラスタＩＤ、クラスタに属する標本の標本ＩＤ、各標本の各種の属性（変量）に関する属性情報、各標本のカテゴリに関するカテゴリ情報等を相互に関連付けて構成されている。
【００９４】
また、分類規則情報ファイル１０６ｃは、多変量データ分類規則導出装置１００により導出される分類規則に関する情報等を格納する分類規則情報格納手段である。この分類規則情報ファイル１０６ｃに格納される情報は、分類規則を一意に識別するための分類規則ＩＤ、分類するカテゴリＩＤの組、導出された分類規則等を相互に関連付けて構成されている。
【００９５】
また、図１２において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力装置１１２や出力装置１１４の制御を行う。ここで、出力装置１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力装置１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力装置１１２としては、キーボード、マウス、および、マイク等を用いることができる。また、モニタも、マウスと協働してポインティングデバイス機能を実現する。
【００９６】
また、図１２において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａ、および、クラスタ間分類規則導出部１０２ｂを備えて構成されている。
【００９７】
このうち、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａは、多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類するカテゴリ内クラスタリング手段である。
【００９８】
また、クラスタ間分類規則導出部１０２ｂは、カテゴリ内クラスタリング手段（カテゴリ内クラスタリング部１０２ａ）により分類された複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するクラスタ間分類規則導出手段である。
【００９９】
なお、これら各部によって行なわれる処理の詳細については、後述する。
【０１００】
［システムの処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本システムの処理の一例について、以下に図１３〜図１６等を参照して詳細に説明する。
【０１０１】
［多変量データの分類規則の導出処理］
まず、多変量データの分類規則の導出処理の詳細について図１３等を参照して説明する。図１３は、本実施形態における本装置の多変量データの分類規則の導出処理の一例を示すフローチャートである。
【０１０２】
まず、多変量データ分類規則導出装置１００は、利用者が入力装置１１２を介して入力する等により、予め入力データファイル１０６ａに格納された多変量データを取得する（ステップＳＢ−１）。ここで、多変量データは、図１４に示すように、各標本（サンプル）について、属性（ｘ１〜ｘｎ）とカテゴリ（ｉ個あってもよい）の値について行列化したデータであってもよい。
【０１０３】
そして、多変量データ分類規則導出装置１００は、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａの処理により、入力データファイル１０６ａに格納された入力データをカテゴリ毎に分類する（ステップＳＢ−２）。
【０１０４】
そして、多変量データ分類規則導出装置１００は、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａの処理により、カテゴリ内クラスタリング処理を実行する（ステップＳＢ−３）。ここで、カテゴリ内クラスタリング処理について、図１５を参照して説明する。
【０１０５】
図１５は、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａによるカテゴリ内クラスタリング処理の一例を示すフローチャートである。図１５のステップＳＣ−１〜ステップＳＣ−５に示すように、既知技術であるｋ−平均法を用いてクラスタリング処理を実行してもよい。
【０１０６】
なお、本発明は、ｋ−平均法を用いたクラスタリング処理に限定されるものではなく、他のいかなるクラスタリング技術を用いてもよい。
【０１０７】
再び図１３に戻り、多変量データ分類規則導出装置１００は、カテゴリ内クラスタリング部１０２ａの処理により、各サンプルにステップＳＢ−３で求めたクラスタのラベル（クラスタＩＤ）やクラスタに関する所定のクラスタ情報などをクラスタ情報ファイル１０６ｂの所定の記憶領域に格納する（ステップＳＢ−４）。
【０１０８】
そして、多変量データ分類規則導出装置１００は、クラスタ間分類規則導出部１０２ｂの処理により、クラスタ間分類規則導出処理を実行する（ステップＳＢ−５）。ここで、クラスタ間分類規則導出処理について、図１６を参照して説明する。
【０１０９】
図１６は、クラスタ間分類規則導出部１０２ｂによるクラスタ間分類規則導出処理の一例を示すフローチャートである。図１６のステップＳＤ−１〜ステップＳＤ−８に示すように、既知技術である線形判別分析法を用いてクラスタ間分類規則導出処理を実行してもよい。
【０１１０】
なお、本発明は、線形判別分析法を用いた分類規則導出に限定されるものではなく、決定木などの他のいかなる分類判別技術を用いてもよい。
【０１１１】
再び図１３に戻り、多変量データ分類規則導出装置１００は、クラスタ間分類規則導出部１０２ｂの処理により、導出された分類規則に関する所定の分類規則情報を分類規則情報ファイル１０６ｃの所定の記憶領域に格納する。
【０１１２】
これにて、多変量データの分類規則の導出処理が終了する。
【０１１３】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１１４】
例えば、多変量データ分類規則導出装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、多変量データ分類規則導出装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１１５】
また、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１１６】
この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１１７】
また、多変量データ分類規則導出装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１１８】
例えば、多変量データ分類規則導出装置１００の各部または各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行なわれる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。なお、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて多変量データ分類規則導出装置１００に機械的に読み取られる。
【０１１９】
すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭ等にロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部１０２を構成する。また、このコンピュータプログラムは、多変量データ分類規則導出装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記録されてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１２０】
また、本発明にかかるプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」や、各種コンピュータシステムに内蔵されるＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤ等の任意の「固定用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１２１】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１２２】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（入力データファイル１０６ａ〜分類規則情報ファイル１０６ｃ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースやウェブページ用ファイル等を格納する。
【０１２３】
また、多変量データ分類規則導出装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理端末等の情報処理装置にプリンタやモニタやイメージスキャナ等の周辺装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１２４】
さらに、多変量データ分類規則導出装置１００等の分散・統合の具体的形態は明細書および図面に示すものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷等に応じた任意の単位で、機能的または物理的に分散・統合して構成することができる（例えば、グリッド・コンピューティングなど）。例えば、各データベースを独立したデータベース装置として独立に構成してもよく、また、処理の一部をＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を用いて実現してもよい。
【０１２５】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、多変量データの同一のカテゴリに属する標本データについてクラスタリング処理を実行することにより複数のクラスタに分類し、分類された複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、分類規則の導出方法として線形判別分析法等を用いるにあたり、規則導出前にカテゴリ内でクラスタリングを行い、クラスタ間の分類規則、即ち複数の局所的な分類規則を導出することができる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【０１２６】
また、本発明によれば、従来手法によって導出される大域的な分類規則では、局所的には分類精度が低くなるなど利用者が活用する上で必ずしも有用でない場合があったが、本装置では複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、データの局所的な性質が反映された複数の分類規則が導出可能になる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【０１２７】
また、本発明によれば、データマイニングにおける新たな知識の獲得に有効な分類規則を導出することができる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【０１２８】
また、本発明によれば、ｋ−平均法を用いてクラスタリング処理を実行するので、既知の手法を用いて効率的にクラスタリングを実行することができる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【０１２９】
また、本発明によれば、線形判別分析法および／または決定木を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出するので、既知の手法を用いて効率的かつ高精度に分類規則の導出を実行することができる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【０１３０】
すなわち、線形判別分析法を用いて複数のクラスタについて、各クラスタ間の分類規則を導出することにより、高速に分類規則を導出することが可能になる。
【０１３１】
さらに、本発明によれば、多変量データは、特定の疾患の診断結果（例えば、特定の疾患が髄膜炎である場合には、「ウィルス性髄膜炎」および「細菌性髄膜炎」など）または遺伝子型などをカテゴリとし、当該疾患の患者に関する複数の属性値（例えば、「患者の年齢」、「何日前から風邪様症状があったか」、「何日前から頭痛があったか」、「何日前から熱があったか」、「何日前から吐き気があったか」、「何日前から意識障害があったか」、「何日前から痙攣があったか」、「来院時体温」、「白血球数」、「炎症性蛋白数」、「血沈」、「髄液細胞数」、「髄液中多核球数」、「髄液中単核球数」、「髄液蛋白」、「髄液ブドウ糖」、「７日後の髄液細胞数」など）を変量とする症例データであるので、効率的かつ高精度に疾患リスク診断支援を実行することができる多変量データ分類規則導出装置、および、多変量データ分類規則導出方法をコンピュータに実行させるプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】各標本（標本１〜標本ｍ）に対する、変量１から変量ｎ（ｘ１〜ｘｎ）と、各標本が属するカテゴリ（ＡまたはＢ）の一覧表を示す図である。
【図２】数式２により求めたＦＡＢによる分割直線の概念を示す図である。
【図３】カテゴリＡ、ＢについてＡ内で２個、Ｂ内で３個のクラスタにそれぞれデータをクラスタリングする場合の概念を示す図である。
【図４】本発明の基本原理を示す原理構成図である。
【図５】髄膜炎症例データのカテゴリと標本数の一覧表を示す図である。
【図６】従来手法である線形判別分析法による分類結果を示す図である。
【図７】ウィルス性髄膜炎のカテゴリ内のクラスタ間（ｖ２１とｖ２２）の分類結果を示す図である。
【図８】ｖ２１と細菌性髄膜炎の分類結果を示す図である。
【図９】ｖ２２と細菌性髄膜炎の分類結果を示す図である。
【図１０】識別精度の導出手順を示すフローチャートである。
【図１１】Ｘ９（白血球）軸とＸ１３（髄液中多核球数）軸におけるデータの散布図である。
【図１２】本発明が適用される本装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図１３】本実施形態における本装置の多変量データの分類規則の導出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】各標本（サンプル）について、属性とカテゴリについて行列化したデータの一例を示す図である。
【図１５】カテゴリ内クラスタリング部１０２ａによるカテゴリ内クラスタリング処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】クラスタ間分類規則導出部１０２ｂによるクラスタ間分類規則導出処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１００  多変量データ分類規則導出装置
１０２  制御部
１０２ａ  カテゴリ内クラスタリング部
１０２ｂ  クラスタ間分類規則導出部
１０６  記憶部
１０６ａ  入力データファイル
１０６ｂ  クラスタ情報ファイル
１０６ｃ  分類規則情報ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１２  入力装置
１１４  出力装置
【図１】
2004213316.tif 000003
【図２】
2004213316.tif 000004
【図３】
2004213316.tif 000005
【図４】
2004213316.tif 000006
【図５】
2004213316.tif 000007
【図６】
2004213316.tif 000008
【図７】
2004213316.tif 000009
【図８】
2004213316.tif 000010
【図９】
2004213316.tif 000011
【図１０】
2004213316.tif 000012
【図１１】
2004213316.tif 000013
【図１２】
2004213316.tif 000014
【図１３】
2004213316.tif 000015
【図１４】
2004213316.tif 000016
【図１５】
2004213316.tif 000017
【図１６】
2004213316.tif 000018