(57)【要約】【課題】球状自己組織化マップ上に表示された参照ベクトルの自己組織化マップ学習終了後の相互位置関係に沿った相互位置関係を有する樹形図を作成すること。【解決手段】複数の参照ベクトルに対応した複数の点を表面に有する球状自己組織化マップを作成し、前記複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出し、抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出し、前記抽出された２点を前記代表点に置換し、前記複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、２点の抽出、代表点の導出、及び、置換が順次繰り返して行われるように制御し、前記複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図として表示されるような樹形図データを生成する。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成手段と、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点を、球状自己組織化マップ上におけるクラスター間の距離を指標とした階層的クラスター分析法に基づいて分類する分類手段と、
前記分類手段による前記複数の点の分類結果が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成手段とを備えていることを特徴とする球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項２】
それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成手段と、
複数の参照ベクトルに対応した複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出する代表点導出手段と、
前記抽出手段によって抽出された２点を、当該２点に関して前記代表点導出手段によって導出された代表点に置換する置換手段と、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、前記抽出手段による２点の抽出、前記代表点導出手段による代表点の導出、及び、前記置換手段による置換が順次繰り返して行われるように、前記抽出手段、前記代表点導出手段及び前記置換手段を制御する制御手段と、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成手段とを備えていることを特徴とする球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項３】
前記抽出手段が、各点に対応した三次元ベクトルのアークコサインの値が０に最も近い２点を、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出することを特徴とする請求項２に記載の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項４】
前記抽出手段が、各点に対応した三次元ベクトルの内積が１に最も近い２点を、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出することを特徴とする請求項２に記載の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項５】
前記代表点導出手段が、クラスター分析法における最短距離法、最長距離法、群平均法、メジアン法、ウォード法、及び、可変法のいずれかを用いて代表点を導出することを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項６】
前記樹形図データ生成手段が、１つの代表点に係る２つの点の非類似度、或いは、類似度を表す数値が当該代表点の近傍に表示されるような樹形図データを生成することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項７】
前記樹形図データ生成手段が、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程にしたがって樹形図が段階的にディスプレイに表示されるような樹形図データを生成することを特徴とする請求項２〜６のいずれか１項に記載の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置。
【請求項８】
それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成ステップと、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、以下のａ〜ｃの３つのステップを順次繰り返して行うステップと、
ａ．複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出する抽出ステップ、
ｂ．前記抽出ステップにおいて抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出する代表点導出ステップ、
ｃ．前記抽出ステップにおいて抽出された２点を、当該２点に関して前記代表点導出ステップにおいて導出された代表点に置換する置換ステップ、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成ステップとを備えていることを特徴とする球状自己組織化マップを利用した樹形図作成方法。
【請求項９】
それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成手段、
複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出する抽出手段、
前記抽出手段によって抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出する代表点導出手段、
前記抽出手段によって抽出された２点を、当該２点に関して前記代表点導出手段によって導出された代表点に置換する置換手段、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、前記抽出手段による２点の抽出、前記代表点導出手段による代表点の導出、及び、前記置換手段による置換が順次繰り返して行われるように、前記抽出手段、前記代表点導出手段及び前記置換手段を制御する制御手段、及び、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成手段としてコンピュータを機能させるための球状自己組織化マップを利用した樹形図作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、球状の自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing Map）を利用した樹形図作成装置、樹形図作成方法及び樹形図作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自己組織化マップはニ次元で作成され、複数の判定項目に関して判定したデータを利用して入力ベクトルに最も類似した参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探索していき、学習回数に応じて順次狭められる勝者ユニットの近傍領域に含まれる各ユニットの参照ベクトルを前記学習回数に応じて順次小さくされる学習係数と前記入力ベクトルとに基づいて更新し、前記学習回数が予め設定された回数に達するまで前記勝者ユニットの探索及び前記参照ベクトルの更新を繰り返すことによって作成される。ここで、参照ベクトルとは、ＳＯＭ上に表示されるべき対象が有する複数の属性のそれぞれを座標軸とした多次元のベクトルである。
【０００３】
特許文献１には、複数の検診項目を総合的に考慮して得られる健康状態の判断を可能にし、その判断を視覚的に行うことを可能にする健康診断用の自己組織化マップ及びその作成方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−２６３５０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ニ次元ＳＯＭには端があり、中央は正確に学習できるが、四隅は境界効果として知られる歪みにより正確に学習できない。そのため、改良型として球状ＳＯＭが用いられる。この球状ＳＯＭは球面で滑らかに連続しているため、歪む個所がなく、球面全体に渡って正確に学習が行なわれる。従って球状ＳＯＭによると、複数の参照ベクトル同士の類似度を視覚的に認識させることができる。しかしながら、球状ＳＯＭ上に表示された参照ベクトルのＳＯＭ学習終了後の相互位置関係に沿った相互位置関係を有する樹形図（デンドログラム）を作成することができる技術は知られていない。
【０００５】
そこで、本発明の目的は、球状ＳＯＭ上に表示された参照ベクトルのＳＯＭ学習終了後の相互位置関係に沿った相互位置関係を有する樹形図を作成することができる球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置、樹形図作成方法及び樹形図作成プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段及び効果】
【０００６】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置は、それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成手段と、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点を、球状自己組織化マップ上におけるクラスター間の距離を指標とした階層的クラスター分析法に基づいて分類する分類手段と、前記分類手段による前記複数の点の分類結果が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成手段とを備えている。
【０００７】
別の観点において、本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置は、それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成手段と、複数の参照ベクトルに対応した複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出する代表点導出手段と、前記抽出手段によって抽出された２点を、当該２点に関して前記代表点導出手段によって導出された代表点に置換する置換手段と、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、前記抽出手段による２点の抽出、前記代表点導出手段による代表点の導出、及び、前記置換手段による置換が順次繰り返して行われるように、前記抽出手段、前記代表点導出手段及び前記置換手段を制御する制御手段と、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成手段とを備えている。
【０００８】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成方法は、それぞれが多次元のベクトルである複数の参照ベクトルを利用して、各参照ベクトルに対応した点を表面に有する球状自己組織化マップを作成する球状自己組織化マップ作成ステップと、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、以下のａ〜ｃの３つのステップを順次繰り返して行うステップと、
ａ．複数の点の中で、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点を抽出する抽出ステップ、
ｂ．前記抽出ステップにおいて抽出された２点の前記球状自己組織化マップ上における代表点を導出する代表点導出ステップ、
ｃ．前記抽出ステップにおいて抽出された２点を、当該２点に関して前記代表点導出ステップにおいて導出された代表点に置換する置換ステップ、
前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程が樹形図としてディスプレイに表示されるような樹形図データを生成する樹形図データ生成ステップとを備えている。
【０００９】
本発明によると、球状ＳＯＭ上に表示された参照ベクトルのＳＯＭ学習終了後の相互位置関係に沿った相互位置関係を有する樹形図を作成することができる。尚、本発明の特徴は、多次元のベクトルが球状ＳＯＭで学習された後すべて三次元のベクトルで表される点である。よって、いかなる多次元のベクトルを用いても出力結果は同じ三次元球面空間内で同等に評価できることにある。
【００１０】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置においては、前記抽出手段が、各点に対応した三次元ベクトルのアークコサインの値が０に最も近い２点を、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出することが好ましい。これによると、非類似度の低い２点から順に抽出するため、より球状ＳＯＭに沿った樹形図を作成できる。
【００１１】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置においては、前記抽出手段が、各点に対応した三次元ベクトルの内積が１に最も近い２点を、前記球状自己組織化マップ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出することが好ましい。これによると、類似度の高い２点から順に抽出するため、より球状ＳＯＭに沿った樹形図を作成できる。
【００１２】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置においては、前記代表点導出手段が、クラスター分析法における最短距離法、最長距離法、群平均法、メジアン法、ウォード法、及び、可変法のいずれかを用いて代表点を導出することが好ましい。これによると、抽出された２つの点に最適な代表点を導出することで、より球状ＳＯＭに沿った樹形図を作成できる。
【００１３】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置においては、前記樹形図データ生成手段が、１つの代表点に係る２つの点の非類似度、或いは、類似度を表す数値が当該代表点の近傍に表示されるような樹形図データを生成することが好ましい。これによると、１つの代表点に係る２つの点の非類似度、或いは、類似度を表す数値が代表点の近傍に表示されることで、その２つの点の非類似度、或いは、類似度の高低を客観的に認識させることができる。
【００１４】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成装置においては、前記樹形図データ生成手段が、前記複数の参照ベクトルに対応した複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程にしたがって樹形図が段階的にディスプレイに表示されるような樹形図データを生成することが好ましい。これによると、樹形図が段階的に表示されることで、非類似度、或いは、類似度の高低をより認識させやすくなる。
【００１５】
本発明の球状自己組織化マップを利用した樹形図作成プログラムは、コンピュータを上述したような樹形図作成装置として機能させることが可能なプログラムであって、上記樹形図作成装置と同様の作用効果を奏する。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）ディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＭＯ（Magneto Optical）ディスクなどのリムーバブル型記録媒体や、ハードディスクなどの固定型記録媒体に記録して配布可能である他、有線又は無線の電気通信手段によってインターネットなどの通信ネットワークを介して配布可能である。ここで、コンピュータは、パーソナルコンピュータのような汎用型に限らず、特定用途を有する装置に組み込まれたものであってもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照しつつ、本発明の好適な実施形態について説明する。
【００１７】
まず、本発明のコンピュータの構成について図１を参照しつつ説明する。図１は、本発明のコンピュータの構成を示す構成図である。尚、このコンピュータは球状自己組織化マップ作成装置、球状自己組織化マップ表示装置及び樹形図作成装置、並びに樹形図表示装置として機能する。
【００１８】
コンピュータ１は、ＣＰＵ２と、キーボード３と、ハードディスク４と、ＲＯＭ５と、ＲＡＭ６と、液晶ディスプレイ７と、インタフェース８とを備えている。尚、キーボード３の他に入力手段としてマウスなどのポインティングデバイスなどを取付けるようにしてもよい。
【００１９】
キーボード３には、各種文字や記号など入力するための記号キーや各種処理を実行する際に押下されるリターンキーなどの各種キーが設けられている。液晶ディスプレイ７はキーボード３を利用して入力された文字などを表示するためのものであって、液晶ディスプレイ７には、ＳＴＮ方式やＤＳＴＮ方式などの単純マトリックス方式のものと、ＴＦＴなどのアクティブマトリックス方式などのものとがある。インタフェース８は、コンピュータ１と外部機器とを接続するためのものである。
【００２０】
ハードディスク４は、アプリケーションやデータを記憶する記憶装置であって、ハードディスク４には、球状自己組織化マップを作成するための各種プログラムや樹形図を作成するための各種プログラム（樹形図作成プログラムなど）などが記憶されている。ＲＯＭ５には、ＣＰＵ２などが最初に実行するコードや、ＯＳをディスクからロードするためのコードなどが記憶されている。ＲＡＭ６には、ＣＰＵ２が作業を行うワークエリアなどがある。
【００２１】
【表１】
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【００２２】
ここで、表１について説明する。表１において、動物をラベル名として列挙している。判定項目には、動物の大きさや身体的特徴、行動パターン等の特徴についての判定項目が示されている。また、判定は０，０．５，１の３段階で判定され、０はその特徴を有していないことを表し、１はその特徴を有していることを表し、０．５はその特徴を少なくとも人間が判断できる程度に有していることを表している。
【００２３】
ＣＰＵ２は、実際の判定項目の判定データを正規化して正規化データを作成する（正規化データ作成処理）。また、ＣＰＵ２は、球状ＳＯＭのアルゴリズムに従って球状ＳＯＭを作成する（球状自己組織化マップ作成処理）。さらに、ＣＰＵ２は、判定項目の判定データに基づいて球状ＳＯＭ表面にラベル名に対応した点を表示する（球状自己組織化マップ表示処理）。また、作成された球状ＳＯＭに基づいて樹形図を作成する（樹形図作成処理）。また、作成された樹形図を表示する（樹形図表示処理）。
【００２４】
さらに、ＣＰＵ２について図２を参照しつつ詳述する。図２はＣＰＵの機能ブロック図である。
【００２５】
ＣＰＵ２は、図２に示すように、大別して、球状自己組織化マップ処理部（球状自己組織化マップ作成手段）９１と、樹形図処理部９２として機能する。球状自己組織化マップ処理部９１は正規化データ作成部２１と、球状自己組織化マップ作成部２２と、球状自己組織化マップ表示部２３として機能し、樹形図処理部９２は樹形図作成部２４と、樹形図表示部２５として機能する。
【００２６】
まず、球状自己組織化マップ処理部９１として機能する正規化データ作成部２１と、球状自己組織化マップ作成部２２と、球状自己組織化マップ表示部２３により、球状ＳＯＭを作成する過程を説明する。
【００２７】
正規化データ作成部２１は、正規化データ作成処理を行うブロックであって、データ作成部３１とデータ修正部３２として機能する。データ作成部３１は任意の正規化処理が可能である。判定項目の実際の判定データが例えば０か０．５か１かを判定する場合、判定データが１の場合には実際の判定データを１に正規化する。また、データ作成部３１は、判定データが０の場合には実際の判定データを０に正規化する。さらに、データ作成部３１は、判定データが０．５の場合には実際の判定データを０．５に正規化する。
【００２８】
データ修正部３２は、データ作成部３１によって正規化された値が例えば０，０．５，１（レギュラー値）の何れかに該当するか否かを判定し、レギュラー値でない値（イレギュラー値）であればエラーを作業者に知らせるか、近似するレギュラー値に置き換える等の処理を行う。本実施形態の場合、０，０．５，１の３段階で判定を行っているため、作業ミスにより誤った入力データがインプットされた場合や、入力抜けがあった場合にデータ修正部３２が働く。
【００２９】
上述したような処理が正規化データ作成部２１によって行われて、表１の夫々のラベルの夫々の判定項目の全てについて正規化データが得られる。
【００３０】
球状自己組織化マップ作成部２２は、球状ＳＯＭ作成処理を行うブロックであって、初期値設定部４１と、入力ベクトル提示部４２と、勝者ユニット探索部４３と、参照ベクトル更新部４４と、学習回数判定部４５として機能する。
【００３１】
初期値設定部４１は、事前設定として、ネットワークの大きさ（ユニットの配列の数）、１つの入力ベクトルに対して行われる参照ベクトルの更新の回数（総学習回数）Ｔ、ユニットの位相近傍形状（例えば、直角格子型及び６角格子型等）、近傍領域の初期値Ｍｃ（０）、及び学習率係数の初期値α（０）を設定する。また、初期値設定部４１は、複数の参照ベクトルを初期化するとともに、複数ある入力ベクトルの提示順を決定する。
【００３２】
ここで、入力ベクトルは、正規化データ作成部２１によって正規化された各判定項目（大きさ、身体的特徴、行動パターンなど）の正規化データを要素とする多次元ベクトルであり、表１の夫々のラベルに対応して存在する。本実施形態においては１６次元ベクトルである。また、参照ベクトルは、入力ベクトルと同じ次元を持つベクトルであり、ユニットごとに存在する。尚、入力ベクトルをｘ（ｔ）、参照ベクトルをｍｉ（ｔ）と記載する。ｔは、離散時間座標（ｔ＝０、１、２、…）であり、現在行っている学習回数に対応する。
【００３３】
入力ベクトル提示部４２は、初期値設定部４１によって決定された提示順に従って、入力ベクトルｘ（ｔ）を一つずつ選択して提示する。
【００３４】
勝者ユニット探索部４３は、複数の参照ベクトルの夫々について、入力ベクトルｘ（ｔ）とのユークリッド距離を算出する。そして、勝者ユニット探索部４３は、算出したユークリッド距離に基づいて、複数の参照ベクトルの中から、入力ベクトルｘ（ｔ）にユークリッド距離が最も近い（最も類似した）参照ベクトルを見つけ出し、見つけ出した参照ベクトルを持つユニットを勝者ユニットとして決定する。
【００３５】
参照ベクトル更新部４４は、入力ベクトルｘ（ｔ）に基づいて参照ベクトルを更新するものであって、近傍領域演算部４４ａと、学習率係数演算部４４ｂと、参照ベクトル演算部４４ｃとして機能する。
【００３６】
近傍領域演算部４４ａは、初期値設定部４１によって設定された近傍領域の初期値Ｍｃ（０）と現在行われている学習の学習回数ｔとを利用して下記式（１）を演算し、現在行われている学習での近傍領域Ｍｃ（ｔ）を算出する。この近傍領域Ｍｃ（ｔ）は学習が進むにつれて狭まっていく。ただし、近傍領域Ｍｃ（ｔ）に含まれるユニットの参照ベクトルが更新され（下記式（３））、近傍領域Ｍｃ（ｔ）に含まれないユニットの参照ベクトルは更新されない（下記式（４））。
Ｍｃ（ｔ）＝Ｍｃ（０）×（１−ｔ／Ｔ） （１）
【００３７】
学習率係数演算部４４ｂは、初期値設定部４１によって設定された学習率係数の初期値α（０）と初期値設定部４１によって設定された総学習回数Ｔと現在行われている学習の学習回数ｔとを利用して下記式（２）を演算し、現在行われている学習での学習率係数α（ｔ）を算出する。この学習率係数α（ｔ）は学習が進むにつれて小さくなっていく。
α（ｔ）＝α（０）×（１−ｔ／Ｔ） （２）
【００３８】
参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域演算部４４ａによって得られた近傍領域Ｎｃ（ｔ）内に含まれるユニットの参照ベクトルの夫々に対して、学習率係数演算部４４ｂによって得られた学習率係数α（ｔ）を利用して下記式（３）を演算して、参照ベクトルｍｉ（ｔ）を更新し、更新後の参照ベクトルｍｉ（ｔ＋１）を得る。また、参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域Ｍｃ（ｔ）内に含まれないユニットの参照ベクトルの夫々に対して下記式（４）を演算して参照ベクトルｍｉ（ｔ＋１）を得る。
ｍｉ（ｔ＋１）＝ｍｉ（ｔ）＋α（ｔ）×（ｘ（ｔ）−ｍｉ（ｔ）） （３）
ｍｉ（ｔ＋１）＝ｍｉ（ｔ）                                     （４）
【００３９】
学習回数判定部４５は、現在行われている学習の学習回数ｔが初期値設定部４１によって設定された総学習回数Ｔに達したか否かを判定する。
【００４０】
さらに、球状自己組織化マップ作成部２２の球状ＳＯＭ作成処理について図３及び図４を参照しつつ説明する。図３は球状ＳＯＭの作成手順を示すフローチャートであり、図４は球状ＳＯＭのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【００４１】
図３のステップＳ１０１において、球状自己組織化マップ作成部２２の初期値設定部４１は、事前設定として、ネットワークの大きさ、総学習回数Ｔ、ユニットの位相近傍形状、近傍領域の初期値Ｍｃ（０）、学習率係数の初期値α（０）を設定する。続いて、ステップＳ１０２において、球状自己組織化マップ作成部２２の初期値設定部４１は、参照ベクトルの夫々が互いに異なったベクトルとなるように参照ベクトルを初期化する（図４（ａ））とともに、入力ベクトルの提示順を決定する。
【００４２】
ステップＳ１０３において、球状自己組織化マップ作成部２２の入力ベクトル提示部４２は、初期値設定部４１によって設定された提示順に一つの入力ベクトルｘ（ｔ）を提示する（図４（ｂ））。
【００４３】
ステップＳ１０４において、球状自己組織化マップ作成部２２の勝者ユニット探索部４３は、入力ベクトル提示部４２によって提示された入力ベクトルｘ（ｔ）にユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを持つ勝者ユニットを探し出す（図４（ｃ））。ただし、図４（ｃ）において、図中符号ｗが付されたベクトルを持つユニットが勝者ユニットである。
【００４４】
ステップＳ１０５において、球状自己組織化マップ作成部２２の参照ベクトル更新部４４は、勝者ユニットの近傍領域Ｍｃ（ｔ）に含まれるユニットの参照ベクトルの夫々を学習率係数α（ｔ）を利用して、入力ベクトルｘ（ｔ）に近づけるように更新（学習）する。
【００４５】
詳しくは、参照ベクトル更新部４４の近傍領域演算部４４ａは、上記式（１）を演算して近傍領域Ｍｃ（ｔ）を算出する。この近傍領域Ｍｃ（ｔ）内に含まれる参照ベクトルを持つ各ユニットが現在行われている学習において更新されるユニットである。例えば、図４（ｄ）において、図中の枠ｆで囲まれた領域内の参照ベクトルが更新対象の参照ベクトルである。また、参照ベクトル更新部４４の学習率係数演算部４４ｂは、上記式（２）を演算して学習率係数α（ｔ）を算出する。そして、参照ベクトル更新部４４の参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域演算部４４ａにより算出された近傍領域Ｍｃ（ｔ）に含まれる参照ベクトルの夫々を学習率係数演算部４４ｂにより算出されたα（ｔ）と入力ベクトルｘ（ｔ）とを利用して上記式（３）を演算することによって更新する（図４（ｄ））。尚、参照ベクトル演算部４４ｃは、近傍領域Ｍｃ（ｔ）内に含まれないユニットの参照ベクトルの夫々に対して上記式（４）を演算して参照ベクトルｍｉ（ｔ＋１）を得る処理も行う。
【００４６】
ステップＳ１０６において、球状自己組織化マップ作成部２２は、全ての入力ベクトルに関して参照ベクトルを更新する学習が行われたか否かを判定する。全ての入力ベクトルに関して学習が行われていない、即ち学習が行われていない入力ベクトルがあると判定された場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、次の提示順の入力ベクトルに関する学習を行うため、ステップＳ１０３の処理へ戻り、ステップＳ１０３からステップＳ１０６の処理が行われる。一方、全ての入力ベクトルに関して学習が行われたと判定された場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、ステップＳ１０７の処理へ移行する。
【００４７】
ステップＳ１０７において、球状自己組織化マップ作成部２２の学習回数判定部４５は、学習が、ステップＳ１０３で提示された入力ベクトルに関して、ステップＳ１０１で設定された総学習回数Ｔ回行われたか否かを判定する。学習が総学習回数Ｔ回行われていないと判定された場合（Ｓ１０７：ＮＯ）、初期設定された回数の学習が行われていないため、ステップＳ１０３の処理に戻ってステップＳ１０３からステップＳ１０７の処理が行われる。一方、学習が総学習回数Ｔ回行われたと判定された場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、自己組織化マップを作成する処理を終了する。
【００４８】
表１に示す正規化データを要素に持つ入力ベクトルに対して、上述した球状自己組織化マップのアルゴリズムに従った処理が行われることにより、図５に示すような球状ＳＯＭが作成される。図５の球状ＳＯＭにおいて、図では鳥類しか見えないが、球の背面に渡って、草食動物、雑食動物などの複数の領域が滑らかに連続している。
【００４９】
図５に示す球状ＳＯＭは判定項目の全てを含む入力ベクトルから球状ＳＯＭのアルゴリズムに従って作成されたものであるため、図５の球状ＳＯＭを使用すれば、複数の判定項目を総合的に考慮してはじめて判断できる動物同士の類似度を得ることが可能になる。
【００５０】
ＣＰＵ２の説明に戻って、図２におけるＣＰＵ２の球状自己組織化マップ表示部２３は、球状自己組織化マップ表示処理を行うブロックであって、ラベル位置決定部５１と、ラベル名表示制御部５２として機能する。
【００５１】
ラベル位置決定部５１は、図６に示すような動物の特徴の判定データの入力画面を利用して入力された実際の判定データから作成された正規化データ（上述した正規化データ作成部２１によって作成された正規化データ）を要素とするベクトルにユークリッド距離が最も近い参照ベクトル（上述した参照ベクトル更新部４４によって更新された後の参照ベクトル）を探索する。そして、ラベル位置決定部５１は、その最もユークリッド距離が近い参照ベクトルを持つユニットに対応する球状ＳＯＭ上の位置を動物のラベル名を示す位置に決定する。尚、図６に示すように、入力画面は、スクロールバーを移動させることによって、全ての判定項目の入力領域が表示されるようになっていても良く、該当するポイントをマウス等でクリックするだけで０，０．５，１のいずれかを入力できるようになっていても良い。
【００５２】
ラベル名表示制御部５２は、ラベル位置決定部５１によって決定された球状ＳＯＭ上の位置にラベル名（例えば、“ハト”）を表示する制御を行う。
【００５３】
簡単にまとめると、図６に示す入力画面を利用して入力された実際の判定データから作成された正規化データを要素とするベクトルにユークリッド距離が最も近い参照ベクトルを持つユニットがラベル位置決定部５１によって探索される。そして、その探索されたユニットに対応する球状ＳＯＭ上の位置にラベル名がラベル名表示制御部５２の制御によって表示される。そして、球状ＳＯＭ上のラベル名の位置によって、複数の判定項目を総合的に考慮してはじめて得られる動物同士の類似度を視覚的に把握することが可能になる。つまり、複数の判定項目に対して総合的な動物の特徴が判定され、その動物同士の類似度が視覚的に示される。例えば、図５に示すようにラベル名“アヒル”の近傍に表示されているラベル名“ガチョウ”のガチョウはアヒルに類似する動物であることを示すことになる。
【００５４】
次に、球状ＳＯＭを用いて樹形図を作成する過程を説明する。
【００５５】
まず、図２において、樹形図処理部９２として機能する樹形図作成部２４と、樹形図表示部２５により、樹形図を作成する過程を説明する。
【００５６】
樹形図作成部２４は、樹形図作成処理を行うブロックであって、点数設定部６１と、抽出部（抽出手段）６２と、代表点導出部（代表点導出手段）６３と、置換部（置換手段）６４と、樹形図データ作成部（樹形図データ作成手段）６５と、制御部（制御手段）６６として機能する。
【００５７】
点数設定部６１は球状ＳＯＭ表面に点在する複数のラベルの位置に基づき、複数の点をラベル数に応じた数だけ設定する。
【００５８】
抽出部６２は、複数の点の夫々に対応した学習後の球面上三次元ベクトルのアークコサインの値が０（０の場合、両ベクトル間の角度は０°）に最も近い２点を見つけ出し、球状ＳＯＭ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出する。ここで、球状ＳＯＭ上における相互間の距離が最も短い２点間のアークコサインの値を利用して２つのベクトル間の角度を求めれば、角度が小さいほど類似度が大きく、角度が大きいほど類似度が小さい。つまり、抽出された２点間のアークコサインの値、及び、このアークコサインの値から求まる２点間の角度は球面上三次元ベクトル間の非類似度を表すものである。アークコサインの値の範囲は０〜πラジアンであり、非類似度が最大の場合は角度が１８０度即ちπラジアンとなる。よって、ここで抽出された２点は非類似度が最も小さい２点である。
【００５９】
代表点導出部６３は、クラスター分析法により、抽出部６２によって抽出された２点の球状ＳＯＭ上における代表点を導出する。クラスター分析法とは、異質なものの混ざり合っている対象の中で、互いに似たものを集めて集落（クラスター）をつくり、対象を分類する方法を総称したものであり、本実施形態においては、抽出された２点からなるクラスターをつくり、代表点として分類することを意味する。代表点の導出は、最短距離法、最長距離法、群平均法、メジアン法、ウォード法、及び、可変法の中から適宜選択された方法で行われる。
【００６０】
置換部６４は、抽出部６２によって抽出された２点を代表点導出部６３によって導出された代表点に置換する。
【００６１】
樹形図データ生成部６５は、後述の制御部６６の制御に基づいて複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでに行われる抽出部６２による２点の抽出と、代表点導出部６３による代表点の導出と、置換部６４による２点の代表点への置換に基づく樹形図データを生成し、制御部６６の制御に基づいて抽出部６２による２点の抽出と、代表点導出部６３による代表点の導出と、置換部６４による２点の代表点への置換とが繰り返される度に樹形図データを更新して、先に生成した樹形図データに追加・上書きしていくことで全てのラベルを網羅した樹形図として表示できるような樹形図データを生成する。また、樹形図データ生成部６５が生成する樹形図データは、１つの代表点に係る２つの点の非類似度を表す数値が代表点導出部６３による代表点の近傍に表示されるとともに、複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまでにおける過程にしたがって、樹形図を非類似度の値に基づいて段階的に表示するような樹形図データである。
【００６２】
制御部６６は、複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、抽出部６２による２点の抽出と、代表点導出部６３による代表点の導出と、置換部６４による２点の代表点への置換とを繰り返して行うように、抽出部６２と代表点導出部６３と置換部６４を制御する。
【００６３】
点数設定部６１の機能と、抽出部６２の機能と、代表点導出部６３の機能と、置換部６４の機能と、制御部６６の機能とを総括した機能は、複数の参照ベクトルに対応した複数の点を、球状ＳＯＭ上におけるクラスター間の距離を指標とした階層的クラスター分析法に基づいて分類する分類手段の機能に対応する。
【００６４】
ＣＰＵ２の説明に戻って、図２におけるＣＰＵ２の樹形図表示部２５は、樹形図表示処理を行うブロックであって、ラベル名表示部７１と、作図部７２として機能する。
【００６５】
ラベル名表示部７１は、樹形図作成部２４の点数値設定部６１により設定された複数の点が有するラベル名を順番に整列させて表示する。
【００６６】
作図部７２は、樹形図作成部２４の樹形図データ生成部６５が生成する樹形図データに基づいて樹形図の一部分を描画し、樹形図データ生成部６５の樹形図データの更新に基づいて樹形図データの追加部分を非類似度の値に基づいて段階的に描画していくことで全てのラベルを網羅した１つの樹形図を表示する。また、代表点に係る２つの点の非類似度を表す数値を、当該２つの点を表す線同士を結ぶ線の近傍に表示する。
【００６７】
さらに、樹形図作成部２４の樹形図作成処理、及び、樹形図表示部２５の樹形図表示処理について図７及び図８を参照しつつ説明する。図７は樹形図の作成手順を示すフローチャートであり、図８は樹形図である。
【００６８】
図７のステップＳ２０１において、樹形図作成部２４の点数設定部６１は、球状ＳＯＭ表面に点在する複数のラベルの位置に基づき、複数の点をラベル数に応じた数だけ設定する。樹形図表示部２５のラベル名表示部７１は、複数の点の設定を受けて、それらの点の各々が示すラベル名を図８に示すような、ハト、メンドリ、アヒル・・・という順番に整列させて表示する。
【００６９】
ステップＳ２０２において、樹形図作成部２４の抽出部６２は、複数の点の夫々に対応した学習後の球面上三次元ベクトルのアークコサインの値が０に最も近い２点（非類似度が最も小さい２点）を見つけ出し、球状ＳＯＭ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出する。図８においては、最初にアヒルとガチョウが抽出される。
【００７０】
ステップＳ２０３において、樹形図作成部２４の代表点導出部６３は、抽出部６２によって抽出された２点の球状ＳＯＭ上における代表点をクラスター分析法に基づいて導出する。
【００７１】
ステップＳ２０４において、樹形図作成部２４の置換部６４は、抽出部６２によって抽出された２点を代表点導出部６３によって導出された代表点に置換する。
【００７２】
ステップＳ２０５において、樹形図作成部２４の樹形図データ生成部６５は、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４の処理に基づく樹形図データを生成する。樹形図表示部２５の作図部７２は、生成された樹形図データに基づいて、樹形図の一部分を描画し、抽出された２点の非類似度を表す数値をその２点を表す線同士を結ぶ線の近傍に表示する。アヒルとガチョウの場合、アヒルとガチョウを表す線同士を結ぶ樹形図が第１段目に描画され、非類似度を表す数値０がその近傍に表示される。
【００７３】
ステップＳ２０６において、樹形図作成部２４の制御部６６は、複数の点が最終的に１つの代表点に収束したか否かを判定する。点が複数存在すると判定された場合（Ｓ２０６：ＮＯ）、ステップＳ２０２の処理に戻ってステップＳ２０２からステップＳ２０５の処理が繰り返される。一方、複数の点が最終的に１つの代表点に収束したと判定された場合（Ｓ２０６：ＹＥＳ）、樹形図作成処理を終了する。
【００７４】
上述した樹形図の作成フローに従った処理が行われることにより、図８に示すような樹形図が作成される。図８の樹形図は抽出される２点の順に、その非類似度の値に基づいて段階的に部分描画され、非類似度を表す数値が新たに描画された部分の近傍に表示されて、全体的に１つの樹形図として描画されていく。
【００７５】
以上説明した実施形態によれば、被判定者（この場合、動物）が有する特徴における実際の判定データを正規化した正規化データを利用して球状ＳＯＭのアルゴリズムに従って球状ＳＯＭを作成し、この作成した球状ＳＯＭ表面に点在する複数の点の中で、球状ＳＯＭ上における相互間の距離が最も短い２点（非類似度が最も小さい２点）をアークコサインの値を利用して抽出し、抽出された２点の球状ＳＯＭ上における代表点を導出し、抽出された２点をこの２点に関して導出された代表点に置換し、複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで、２点の抽出、代表点の導出、及び、２点の代表点への置換を繰り返して行い、その過程を非類似度の値に基づいて段階的に表示する樹形図を作成するため、球状ＳＯＭに沿った樹形図を作成することができる。また、抽出された２点の非類似度の数値を樹形図に表示するため、非類似度の高低を客観的に認識させることができる。
【００７６】
以上、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明は上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を超えない範囲において様々な変更が可能なものである。例えば、入力ベクトルは、動物マップの例では離散値であったが、入力ベクトル値は連続値であっても良い。また、距離計算にはユークリッド距離計算以外のものを用いても良い。
【００７７】
また、樹形図の作成において、各点に対応した三次元ベクトルのアークコサインの値が０に最も近い２点を抽出する構成としたが、この構成に限定されるものではなく、複数の点の夫々に対応した学習後の球面上三次元ベクトルの内積の値が１（１の場合、両ベクトル間の角度は０°）に最も近い２点を球状ＳＯＭ上における相互間の距離が最も短い２点として抽出する構成であっても良い。ここで、内積とは２つのベクトルがなす角度を表すものであるため、角度が小さいほど類似度が大きく、角度が大きいほど類似度が小さい。つまり、抽出された２点間の内積の値、及び、この内積の値から求まる２点間の角度は球面上三次元ベクトル間の類似度を表すものである。内積の値の範囲は−１〜１である。よって、ここで抽出された２点は類似度が最も大きい２点である。この場合には、樹形図は類似度の値に基づいて段階的に表示され、抽出された２点に係る類似度の数値が、樹形図に新たに追加描画された、抽出された２点に係る部分の近傍に表示される。
【００７８】
また、樹形図の作成において、２点の抽出毎に樹形図作成データを更新していく構成としたが、樹形図作成部２４の制御部６６が、複数の点が最終的に１つの代表点に収束するまで２点の抽出、代表点の導出、及び、２点の代表点への置換を繰り返して行わせた後に、樹形図作成部２４の樹形図データ生成部６５が一括した樹形図データを生成し、それを受けて、樹形図表示部２５の作図部７２が全てのラベル名を網羅した１つの樹形図を一度に描画する構成であっても良い。更に、樹形図を非類似度の値に基づいて段階的に表示する構成としたが、この構成に限定されるものではない。
【００７９】
また、球状ＳＯＭの作成においては、球状の要素マップが各判定項目毎に作成される。この球状の要素マップの一例を便宜上二次元で図９に示す。図９に示すように、各判定項目毎に、その判定項目に該当するのか、該当しないのかを色彩の階調で表すことで、各球状の要素マップは階調度を有している。この各球状の要素マップの階調度を新たな判定項目とし、表１の判定項目を新たなラベルとした球状ＳＯＭを作成しても良い。この場合には、その球状ＳＯＭを元に表１の判定項目を新たなラベルとしたクラスター化表現又は図１０に示すような樹形図を作成することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】コンピュータの構成を示す構成図である。
【図２】ＣＰＵの機能ブロック図である。
【図３】球状自己組織化マップの作成手順を示すフローチャートである。
【図４】球状自己組織化マップのアルゴリズムを説明するための説明図である。
【図５】球状自己組織化マップを示す図である。
【図６】データの入力画面の例を示す図である。
【図７】樹形図の作成手順を示す作成フローである。
【図８】樹形図を示す図である。
【図９】球状の要素マップの一例を便宜上二次元で表した図である。
【図１０】表１の判定項目を新たなラベルとした樹形図を示す図である。
【符号の説明】
【００８１】
１    コンピュータ
２    ＣＰＵ
３    キーボード
４    ハードディスク
５    ＲＯＭ
６    ＲＡＭ
７    液晶ディスプレイ
８    インタフェース
２１    正規化データ作成部
２２    球状自己組織化マップ作成部
２３    球状自己組織化マップ表示部
２４    樹形図作成部
２５    樹形図表示部
３１    データ作成部
３２    データ修正部
４１    初期値設定部
４２    入力ベクトル提示部
４３    勝者ユニット探索部
４４    参照ベクトル更新部
４４ａ  近傍領域演算部
４４ｂ  学習率係数演算部
４４ｃ  参照ベクトル演算部
４５    学習回数判定部
５１    ラベル位置決定部
５２    ラベル名表示制御部
６１    点数設定部
６２    抽出部
６３    代表点導出部
６４    置換部
６５    樹形図データ生成部
６６    制御部
７１    ラベル名表示部
７２    作図部
【図１】
2005339050.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１０】
2005339050.tif 000011
【図５】
2005339050.tif 000012
【図９】
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