(57)【要約】【課題】観測現象がどの因子に大きく影響されるかを、因子項目のデータの分布状態を仮定することなく、簡単かつ高速に特定することのできる多変量データ判別装置を得る。【解決手段】属性情報を付加した多変量データを蓄積するデータ収集手段１０１〜１０４と、要因に相当する１つの状態項目に対して２つの要因項目が指定された抽出条件が設定され、多変量データから抽出条件を満たす状態項目および要因項目に対応した多変量データ群を抽出するデータ群抽出手段１０５〜１０８と、多変量データ群を２次元マッピングして回転させ、１つの要因項目に射影したときの多変量データ群の混在領域を最小化することにより、要因項目で状態項目の判別が可能か否かを判定する判別可否判定手段１０９と、判別可否判定手段１０９の判定結果から、状態項目に対する要因項目の影響度を算出して表示する表示手段１１１〜１１３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】
センサまたは手動計測で収集されたデータが、１つの要因に対する影響因子として指定された項目で判別可能か否かを判定する多変量データ判別装置であって、
前記データを採取するとともに、前記データのＩＤ情報を含む属性情報を前記データに付加し、多変量データとしてデータベースに蓄積するデータ収集手段と、
前記要因に相当する１つの状態項目に対して２つの要因項目が指定された抽出条件が設定されることにより、前記多変量データから前記抽出条件を満たす前記状態項目および前記要因項目に対応した多変量データ群を抽出するデータ群抽出手段と、
前記多変量データ群を２次元マッピングして回転させ、１つの要因項目に射影したときの前記多変量データ群の混在領域を最小化することにより、前記要因項目で前記状態項目の判別が可能か否かを判定する判別可否判定手段と、
前記判別可否判定手段の判定結果から、前記状態項目に対する前記要因項目の影響度を算出して表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする多変量データ判別装置。
【請求項２】
前記判別可否判定手段は、前記多変量データ群の分布領域に対する前記混在領域の割合を判別度として算出し、最小化された前記混在領域の判別度が所定値以下を示す場合に、前記要因項目で前記状態項目の判別が可能であると判定することを特徴とする請求項１に記載の多変量データ判別装置。
【請求項３】
前記判別可否判定手段は、前記状態項目に対する前記要因項目として考えられる項目が３項目以上に達する場合には、前記要因項目を２項目ずつ判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の多変量データ判別装置。
【請求項４】
前記データ群抽出手段は、変量圧縮手段を含み、
前記変量圧縮手段は、前記状態項目に対する前記要因項目として考えられる項目が３項目以上に達する場合には、前記要因項目の特異値を分解することにより、特徴量のみを抽出して２つの変量に圧縮することを特徴とする請求項３に記載の多変量データ判別装置。
【請求項５】
前記判別可否判定手段は、線形の判別関数を入力する関数入力手段を有し、前記判別関数を用いて前記要因項目で前記状態項目の判別が可能か否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の多変量データ判別装置。
【請求項６】
前記判別可否判定手段は、非線形の判別関数を入力する関数入力手段を有し、前記判別関数を有限区分された複数領域に分割して線形近似し、前記要因項目で前記状態項目の判別が可能か否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の多変量データ判別装置。
【請求項７】
前記データ収集手段は、
前記データを蓄積する採取データ収集部と、
前記属性情報を格納する属性情報収集部と、
前記データおよび前記属性情報を結合して多変量データとするデータ結合手段と、
前記多変量データを蓄積するためのデータベースとなる多変量データ蓄積手段とを含み、
前記属性情報は、前記データの採取時刻または採取場所を含むことを特徴とする請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の多変量データ判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、機器や設備の故障予測または人間の行動予測などに適用される多変量データ判別装置に関し、特に機器または設備などから収集された多変量データが、指定された項目で判別可能か否かを判定する多変量データ判別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、機器または設備の故障時期を予測する場合などにおいて、劣化状態などの現象に関係する要因を知ることは重要である。
このとき、機器または設備の状態に対する要因を特定する１つの基準として、劣化した状態と劣化していない状態との２つの状態をあらかじめ設定し、これらの基準状態といくつかの採取されたデータとの関係を調査して、両者が関係する場合には、それらの項目が影響因子であると判定している。
【０００３】
また、上記関係が存在するか否かを判定するための判定手段として、劣化している状態と劣化していない状態との２つの状態にしたがって、影響因子として考えられる項目のデータを２つの群に判別可能な場合には、選択した因子は影響ありと判定し、一方、２つの群に判別できない場合には、選択した因子は影響なしと判定している。
【０００４】
つまり、或るデータをいくつかの状態によって判別することにより、劣化に影響する因子を特定して、機器または設備の劣化時期などを推定している。
このような多変量データ判別装置における判定手法としては、影響因子として考えられる項目のデータをプロットし、プロット結果が２つの状態によって２つの群に分割されているか否かを、目視により判断する方法が最も一般的である。
【０００５】
しかしながら、採取されたデータ項目が非常に多い場合には、要因として考えられる項目の組み合わせ数も膨大になり、すべてを目視により判別することは困難である。
そこで、この問題に鑑み、従来から、統計学の分野で用いられる判別分析の応用が提案されている。
判別分析を応用した従来の多変量データ判別装置においては、あらかじめ判別された既知の２つの群に対して、新しく採取された標本がどちらに近いかを判定する手法を用いており、このとき、近さの判定基準として、マハラノビス距離が多く用いられ、いくつかの手法が提案されている（たとえば、特許文献１、特許文献２参照）。
【０００６】
特許文献１では、パターン認識を目的として、パターンが属する類を各類の類似性尺度を示す判別関数を用いて類似度を計算し、どの類に判別されるかを選択する方法が開示されている。
また、特許文献２では、多変量データを分類する方法として、あらかじめ、類そのものをさらに大きないくつかのカテゴリに分類して上記判別分析手法を適用することにより、判別精度を向上させる方法が開示されている。
【０００７】
【特許文献１】特開平８−１０６２９５号公報（第４頁〜第５頁、第２図）
【特許文献２】特開２００４−２１３３１６号公報（第５頁〜第７頁、第３図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の多変量データ判別装置は、特許文献１または特許文献２のいずれの場合も、劣化状態などをより高精度に判別することを目的としているものの、状態に応じた判別結果が既知であることを前提としていることから判別関数も既知のものを用いているので、或る状態によって判別可能か否かが未知である実際のデータに対する判別関数を導出することができないという課題があった。
【０００９】
また、特許文献１における判別基準として用いられているマハラノビス距離は、データの各群での分布状態を正規分布と仮定しているが、実際に採取されたデータでは必ずしも正規性の仮定が妥当でない場合も多く、特に影響因子として考えられる２項目間で相関が見られない場合には、データが一様に分布してしまい、マハラノビス距離を適用することができないという課題があった。
【００１０】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、設備や機器の劣化予測、人間の行動予測などを行うために、観測される現象（要因）がどの因子に大きく影響されるかを、因子項目のデータの分布状態を仮定することなく、簡単かつ高速に特定することのできる多変量データ判別装置を得ることを目的とする。
また、上記目的を実現するために、採取した影響因子項目のデータを、状態に応じて多変量データ群に分割し、２つの群からなる各データを総当りで判別可能か否かを判定し、判別度（完全に分割できる場合が最も高く、定量的に表される値）が最も高い項目を影響因子として特定することのできる多変量データ判別装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明による多変量データ判別装置は、センサまたは手動計測で収集されたデータが、１つの要因に対する影響因子として指定された項目で判別可能か否かを判定する多変量データ判別装置であって、データを採取するとともに、データのＩＤ情報を含む属性情報をデータに付加し、多変量データとしてデータベースに蓄積するデータ収集手段と、要因に相当する１つの状態項目に対して２つの要因項目が指定された抽出条件が設定されることにより、多変量データから抽出条件を満たす状態項目および要因項目に対応した多変量データ群を抽出するデータ群抽出手段と、多変量データ群を２次元マッピングして回転させ、１つの要因項目に射影したときの多変量データ群の混在領域を最小化することにより、要因項目で状態項目の判別が可能か否かを判定する判別可否判定手段と、判別可否判定手段の判定結果から、状態項目に対する要因項目の影響度を算出して表示する表示手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、観測現象がどの因子に大きく影響されるかを、因子項目のデータの分布状態を仮定することなく、簡単かつ高速に特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る多変量データ判別装置の全体構成をフローチャート形式で示すブロック図であり、或る設備における部品の故障発生状態の影響因子を特定する場合の構成例を示している。
図１において、監視対象となる設備や機器（図示せず）には、複数の計測器１００が設けられている。計測器１００は、各種のセンサからなり、設備や機器の各部品に関連した状態量を計測し、監視対象の状態および影響因子を含むデータとして出力する。
【００１４】
この発明の実施の形態１に係る多変量データ判別装置は、採取データ収集部１０１と、属性情報収集部１０２と、データ結合手段１０３と、多変量データ蓄積手段（データベースＤＢ）１０４と、ユーザ操作による条件入力手段１０５Ａと協働するデータ抽出手段１０５と、抽出データ蓄積手段１０７と、状態別分類作成手段１０８と、関数入力手段１０９Ａと協働する判別可否判定手段１０９と、判別可否判定手段１０９の終了判定ブロック１１０と、因子影響度算出手段１１１と、ディスプレイ１１３を有する因子影響度表示手段１１２とを備えている。
【００１５】
また、破線矢印で示すように、データ抽出手段１０５と状態別分類作成手段１０９との間に、必要（後述する）に応じて、特徴量抽出手段１０６および特徴量蓄積手段１０６Ａが設けられる。
特徴量抽出手段１０６および特徴量蓄積手段１０６Ａは、変量圧縮手段を構成しており、多変量項目を含む場合に、多変量データの特異値を分解することにより、特徴量のみを抽出して、２変量に圧縮して状態別分類作成手段１０９に送る。
【００１６】
採取データ収集部１０１、属性情報収集部１０２、データ結合手段１０３および多変量データ蓄積手段１０４は、属性情報（後述する）が付加された多変量データをデータベースとして蓄積するデータ収集手段を構成している。
図２は各データ収集部１０１、１０２におけるデータ形式例を示す説明図である。
図２（ａ）は採取データ収集部１０１に蓄積される記録形式例を示しており、採取データは、設備ＩＤ（または、センサＩＤ）に対応付けられた部品の故障発生率、軸温度、油温および振動値などを含む。
また、図２（ｂ）は属性情報収集部１０２にあらかじめ格納されている記録形式例を示しており、属性情報は、設備ＩＤに対応付けられた設置場所および設置年などを含む。
【００１７】
図３は多変量データ蓄積手段１０４（データベース）における多変量データのテーブル例を示す説明図である。
図３において、多変量データのテーブルは、設備ＩＤ「１、２、３、・・・」ごとに、図２（ａ）のデータ（各部品の故障発生率、軸温度、振動値、油温など）と、図２（ｂ）の属性情報（経過年など）とを、対応付けて格納している。
【００１８】
複数の計測器１００（または、手動計測）で検出（採取）された採取データ（以下、単に「データ」という）は、採取データ収集部１０１に格納される。
ここで、データは、データの採取時刻とともに、図２（ａ）のように、設備ＩＤ（採取場所などに対応）と、設備内の或る部品の状態量（たとえば、故障発生率、設備稼動時の軸温度、油温、軸の振動値などの影響因子）とを含む。
また、蓄積データ収集部１０２内にあらかじめ格納された属性情報は、図２（ｂ）のように、設備ＩＤ（または、センサＩＤ）、設置場所、設置年などの影響因子を含む。
【００１９】
データ結合手段１０３は、採取データ収集部１０１内のデータを読出すとともに、属性情報収集部１０２内の属性情報を読出してデータに付加し、図３のように、設備ＩＤごとの多変量データとして、多変量データ蓄積手段１０４に蓄積する。
すなわち、設備の設置場所や設置時期などの設備ごとの固定的な属性情報は、採取データ収集部１０１内のデータと同様に、設備ＩＤごとに属性情報収集部１０２に格納されており、各収集部１０１、１０２内の２種類のデータは、データ結合手段１０３によって設備ＩＤでマージされ、多変量データＤＢ１０４に蓄えられる。
【００２０】
データ抽出手段１０５、特徴量抽出手段１０６、特徴量蓄積手段１０６Ａ、抽出データ蓄積手段１０７および状態別分類作成手段１０８は、データ群抽出手段を構成しており、ユーザ要求に応じた条件入力手段１０５Ａからの選択情報、すなわち１つの状態項目に対して２つの要因項目が指定された抽出条件（測定日、設備ＩＤまたは抽出対象項目など）が設定されることにより、多変量データ蓄積手段１０４内の多変量データから、条件入力手段１０５Ａからの抽出条件を満たす状態項目および要因項目に対応した多変量データ群を抽出する。
【００２１】
判別可否判定手段１０９（たとえば、線形の判別関数に基づく線形判別可否判定手段）は、データ群抽出手段により抽出された多変量データ群の集団を原点（後述する判別直線の中心）周りに回転させることにより、１つの要因項目に射影したときの多変量データ群の混在領域（後述する）を最小化することにより、要因項目で状態項目の線形判別が可能か否かを判定する。
因子影響度算出手段１１１、因子影響度表示手段１１２およびディスプレイ１１３は、判別可否判定手段１０９の判定結果から、状態項目に対する要因項目の影響度を算出して表示する表示手段を構成している。
【００２２】
多変量データ蓄積手段１０４から、条件入力手段１０５Ａからの抽出条件に基づき、データ抽出手段１０５により抽出された多変量データ群は、抽出データ蓄積手段１０７を介して状態別分類作成手段１０８に送られる。
状態別分類作成手段１０８は、ユーザ操作による条件入力手段１０５Ａからの抽出条件（状態項目として指定されている項目および分類方法など）の指定にしたがい、影響因子の項目データを複数の多変量データ群に分類する。
【００２３】
たとえば、状態別分類作成手段１０８は、設備の或る部品の「故障発生率」を状態として指定し、これを高（６０％以上）、中（２０％〜６０％）、小（２０％以下）の３つの多変量データ群に分類する場合、設置場所や軸温度、油温、振動値などの指定した影響因子項目のデータを３つの多変量データ群に分類する。
【００２４】
続いて、状態別分類作成手段１０８は、分類された多変量データ群を２群ずつ判別可否判定手段１０９に送る。
判別可否判定手段１０９は、ユーザ要求に応じた関数入力手段１０９Ａからの選択条件（多変量データ群を分割するものが、線形の判別関数か、非線形の判別関数か）に基づいて判定処理を行う。ここでは、後述するように線形の判別関数を用いるものとする。
関数入力手段１０９Ａからの選択条件が線形の場合には、特にそれ以上のユーザ入力操作は不要であるが、関数入力手段１０９Ａからの選択条件が非線形の場合には、関数の次数および係数（たとえば、ｙ＝ｘ３）などをさらに指定する必要がある。
【００２５】
判別可否判定手段１０９は、状態別分類作成手段１０８からの２つの多変量データ群ごとに、ユーザ入力にしたがう判別が可能か否かを判定して、その判定結果から判別度を算出する。
次に、終了判定ブロック１１０は、すべての群について、判別可否判定手段１０９による判定処理を実行（総当りでの判定処理が終了）したか否かを判定し、すべての群で判定完了していない（すなわち、ＮＯ）と判定されれば、判別可否判定手段１０９による判定処理を継続して実行する。
【００２６】
一方、終了判定ブロック１１０において、すべての群で判定完了した（すなわち、ＹＥＳ）と判定されれば、各多変量データ群の判定処理で算出された判別度に基づいて、因子影響度算出手段１１１により、選択した状態に対する因子影響度を算出する。
算出された因子影響度は、因子影響度表示手段１１２を介してディスプレイ１１３に表示される。
【００２７】
次に、図４を参照しながら、図１内の判別可否判定手段１０９による判定処理動作について、具体的に説明する。
図４は多変量データ群の２次元マッピング状態を示す説明図である。
ここでは、部品の故障発生率の高低を要因とした場合に、図４（ａ）は要因の判別が可能な場合、図４（ｂ）は要因の判別が不能の場合を示している。
【００２８】
図４（ａ）において、横軸（属性情報）は経過年数、縦軸（状態量）は振動値であり、図４（ｂ）において、横軸（属性情報）は設置場所、縦軸（状態量）は油温である。
また、図４（ａ）、（ｂ）において、プロット点「□」は、部品の故障発生率が低い設備に対応し、プロット点「△」は、故障発生率が高い設備に対応する。
たとえば、図４（ａ）に示すように、検出される振動値は、故障発生率または経過年数が大きくなるほど大きくなる傾向にある。
【００２９】
まず、判別可否判定手段１０９は、状態として選択した「故障発生率」以外の影響因子データ（状態量）と想定されるデータ「振動値」、「油温」を、図４（ａ）、（ｂ）のように空間上にマッピングする。
この場合、影響因子の組み合わせとして、２項目を選択したので、それぞれ、２次元上へのマッピングとなる。すなわち、図４（ａ）ではＸ軸に経過年数、Ｙ軸に振動値をとり、図４（ｂ）ではＸ軸に設置場所（たとえば、標高など）、Ｙ軸に油温をとっている。
また、比較される２つの多変量データ群は、故障発生率が低い場合のデータ「□」と、故障発生率が高い場合のデータ「△」としている。
【００３０】
このとき、図４（ａ）では、判別直線４０３（２点鎖線参照）を境界として、故障発生率の低いデータ「□」と故障発生率の高いデータ「△」とが明確に区別されるので、図４（ａ）の場合は、故障発生率（要因に相当する状態項目）の線形判別が可能な２つの多変量データ群であると判別される。
すなわち、図４（ａ）の「経過年数と振動値」という項目の組み合わせは、「故障発生率」によって異なる傾向を示しているので、故障発生率の高低（要因）に影響する因子であると考えられる。
【００３１】
一方、図４（ｂ）では、故障発生率の低いデータ「□」と、故障発生率の高いデータ「△」とが混在しており、判別直線が存在しないので、図４（ｂ）の場合は、要因（故障発生率の高低）の線形判別が不能な２つの多変量データ群であると判別される。
【００３２】
図４（ａ）、（ｂ）のように、「故障発生率」の違いに応じて、プロット点「□」、「△」に分けてグラフ化してディスプレイ１１３に表示すれば、線形判別が可能な多変量データ群であるか否かを、目視によって人が判定することができる。
【００３３】
次に、図５を参照しながら、目視により個別に判断するのではなく、自動的に判別する場合の処理動作について説明する。
図５（ａ）、（ｂ）は、図４（ａ）、（ｂ）と同様に、経過年数および振動値と設置場所および油温とに関する多変量データ群を示しているが、この場合、図５（ａ）、（ｂ）のいずれも、要因（故障発生率の高低）の線形判別が可能なデータ群を示している。
【００３４】
図５（ａ）のように、判別直線５０１が縦軸（Ｙ軸）に対して平行で、かつ判別直線５０１によって故障発生率を１００％判別可能であるとすれば、横軸（Ｘ軸）に該当する項目（経過年数）のみで故障発生率を判別することができる。
いま、故障発生率の高低を目視でなく自動的に判別しようとすれば、故障発生率が低い場合に相当するデータ「□」と、故障発生率が低い場合に相当するデータ「△」とを、それぞれ領域５０３および領域５０４としてＸ軸に射影し、Ｘ軸上で各データの混在領域が所定値（要因の判別が可能と見なすことのできる最大値）以下であるかを認識すればよいことが分かる。
【００３５】
一方、図５（ｂ）のように、判別直線５０２がＸ軸に対して平行で、かつ判別直線５０２によって故障発生率を１００％判別可能であるとすれば、Ｙ軸に該当する項目（油温）のみで故障発生率を判別することができる。
したがって、故障発生率が低い場合に相当するデータ「□」と、故障発生率が低い場合に相当するデータ「△」とを、それぞれ領域５０５および領域５０６としてＹ軸に射影し、Ｙ軸上で各データの混在領域が所定値以下であるかを認識すればよいことが分かる。
図５（ａ）、（ｂ）の例では、いずれも判別直線５０１、５０２によって各データが完全に分類されているので、混在領域は存在せず、したがって、要因の判別が可能と見なすことができる。
【００３６】
次に、図６を参照しながら、判別直線６０１がＸ軸またはＹ軸に対して平行でなく、かつ要因をほぼ判別できるものの、１００％判別可能ではない場合の回転処理動作について説明する。
図６は前述と同様の多変量データ群の２次元マッピング状態を示す説明図であり、故障発生率の高低を要因としたときの因子として、Ｘ軸（経過年数）およびＹ軸（振動値）をとった場合を示している。
【００３７】
図６（ａ）は判別直線６０１がＸ軸またはＹ軸に対して平行でなく、かつ要因（故障発生率の高低）をほぼ判別できるものの、１００％判別可能ではない状態を示している。
また、図６（ｂ）、（ｃ）は、図６（ａ）の多変量データ群を判別直線６０１の中心を原点として順次右回転した状態を示している。
【００３８】
図６（ａ）の状態において、故障発生率が低いデータ「□」および故障発生率が高いデータ「△」の２つの多変量データ群は、負の一次関数からなる判別直線６０１によって区別される。
したがって、多変量データ群に該当する各データをＸ軸に対して射影すると、各データの一方のみが存在する領域６０２、６０３と、２つの多変量データ群のデータが混在する領域６０４とが存在する。
【００３９】
図６（ａ）のデータ群を、図６（ｂ）、（ｃ）のように、判別直線６０１の中心を原点として、少しずつ（たとえば、１０度ずつ）データ全体を一集団として時計（右）回りに回転させ、それぞれの状態でＸ軸にデータを射影する。
この場合、図６（ａ）から図６（ｂ）、図６（ｃ）へと回転角が大きくなるにつれて、混在領域６０４、６１４、６２４は、少しずつ順次に小さくなり、図６（ｃ）のように、判別直線６０１がＹ軸に平行になったときに、Ｘ軸に射影された２群のデータ領域における混在領域６２４は最小になる。
【００４０】
このように、２つの群からなるデータを回転させ、Ｘ軸またはＹ軸にそれぞれ射影したときに「全体の分布領域に占める混在領域の割合」が最も小さくなる状態を求め、そのときの影響因子を最も判別可能な状態と見なす。
このとき、混在領域の割合を「判別度」と定義すると、図５（ａ）、（ｂ）のように、混在領域が「０」で１００％判別できる場合には、判別度は「０」となる。
逆に、図４（ｂ）のように、２つの群からなるデータが完全に混在（各データ領域が１００％オーバーラップ）した場合には、判別度は「１００」となる。
【００４１】
したがって、図６（ｃ）のように、最小に設定された混在領域６２４の判別度（割合）が所定値（たとえば、２０［％］）以下であれば、抽出した多変量データにより要因の判別が可能であることが分かる。
一方、最小に設定された混在領域６２４の判別度が所定値以上であれば、抽出した多変量データにより要因の判別が不能であることが分かる。
【００４２】
なお、図６においては、判別直線６０１の中心を原点として回転させたが、２次元マッピングの原点（Ｘ軸、Ｙ軸の交点）を回転中心としてもよい。
また、多変量データ群の回転角度の刻み幅については、小さく設定すればするほど、要因とのデータ相関性が高くなり高精度の判別が可能になる。
また、判別直線がどこに存在しても、９０度まで回転させれば、必ずＸ軸またはＹ軸と平行になることから、最大でも９０度まで回転させれば十分である。
また、影響因子のデータ領域については、異常値やノイズなどを考慮して、標本平均±２σを採用する。
【００４３】
さらに、ここでは、故障発生率の高低に影響する因子の項目数が「２」（経過年数、振動値）の場合について説明したが、影響因子の項目数が「３」（たとえば、経過年数、振動値、油温など）以上の場合には、２項目ずつの総当りで判別度（混在領域の割合）を算出することにより、任意数の多変量項目での影響因子を自動的に特定することが可能になる。
【００４４】
以上のように、この発明の実施の形態１による多変量データ判別装置は、センサからなる計測器１００（または、手動計測）で収集されたデータが、１つの要因に対する影響因子として指定された項目で判別可能か否かを判定する多変量データ判別装置であって、データを採取するとともに、データに含まれるＩＤ情報に対応した属性情報をデータに付加し、多変量データとしてデータベースに蓄積するデータ収集手段１０１〜１０４と、要因に相当する１つの状態項目に対して２つの要因項目が指定された抽出条件が設定されることにより、多変量データから抽出条件を満たす状態項目および要因項目に対応した多変量データ群を抽出するデータ群抽出手段１０５〜１０８と、多変量データ群を２次元マッピングして回転させ、１つの要因項目に射影したときの多変量データ群の混在領域を最小化することにより、要因項目で状態項目の判別が可能か否かを判定する判別可否判定手段１０９と、判別可否判定手段１０９の判定結果から、状態項目に対する要因項目の影響度を算出して表示する表示手段１１１〜１１３とを備えている。
【００４５】
また、データ収集手段は、データを蓄積する採取データ収集部１０１と、属性情報を格納する属性情報収集部１０２と、データおよび属性情報を結合して多変量データとするデータ結合手段１０３と、多変量データを蓄積するためのデータベースとなる多変量データ蓄積手段１０４とを含み、属性情報は、データの採取時刻または採取場所を含む。
また、判別可否判定手段１０９は、多変量データ群の分布領域に対する混在領域の割合を判別度として算出し、最小化された混在領域の判別度が所定値以下を示す場合に、要因項目で状態項目の判別が可能であると判定する。
これにより、判別関数の定義が不要となり、たとえば図４（ａ）、（ｂ）のように、データの分布に正規性がなく、マハラノビス距離の導入が困難な場合においても、多変量データが判別可能であるか否かを簡単に知ることができる。
【００４６】
また、判別可否判定手段１０９は、状態項目に対する要因項目として考えられる項目が３項目以上に達する場合には、要因項目を２項目ずつ判定する。
したがって、３項目以上の多変量項目においても、２次元マッピングによって２項目ずつ判定することにより、多変量データが判別可能であるか否かを知ることができる。
【００４７】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１では、関数入力手段１０９Ａ（図１参照）で線形の判別関数を選択した場合を例にとり、判別直線でデータ区別が可能な場合に多変量データを判別可能と判定したが、関数入力手段１０９Ａで非線形の判別関数（曲線など）を選択した場合でも、判別可否判定手段１０９により、同様に判別可否を判定することができる。
次に、図７を参照しながら、判別関数として非線形の曲線などを選択したこの発明の実施の形態２にについて説明する。
【００４８】
図７はこの発明の実施の形態２による判別方法を説明するための説明図であり、前述と同様に、多変量データ群の２次元マッピング状態を示している。ここでは、非線形の判別関数として、３次関数を想定した場合を示しているが、他の任意の判別関数を用いた場合も同様である。
前述（図６参照）のように線形判別を行う場合には、単純にデータ群を少しずつ回転させればよいが、この発明の実施の形態２のように非線形判別を行う場合には、想定される非線形の判別関数を関数入力手段１０９Ａから入力する必要がある。
【００４９】
図７のように、判別関数が３次関数７０２の場合には、複数領域７０６、７０７、７０８（３つの領域）に個別に対応した３本の判別直線７０３、７０４、７０５により近似させる。
この場合、３次関数７０２上の上下方向の凸部分と微分係数が「０」となる点とを求めて３分割し、それぞれの微分係数で求められる３本の判別直線７０３、７０４、７０５の各交点によって得られる複数領域７０６、７０７、７０８をそれぞれ回転させる。
以下、回転させて判別度を判定する方法は、前述の実施の形態１と同様である。
【００５０】
このように、この発明の実施の形態２によれば、判別可否判定手段１０９は、判別関数が非線形の場合においても、判別関数を有限区分された複数領域７０６〜７０８に分割して線形近似することにより、複雑な非線形の判別関数をもつ場合でも、判別可能か否かを簡単に判定することができる。
【００５１】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１、２では、判別可否判定手段１０９での判定対象として生の多変量データを扱っているが、影響因子として考えられる項目が非常に多く、２項目ずつ総当りで判定することが現実的に困難な場合には、図１内の破線矢印で示すように、特異値分解を用いた特徴量抽出手段１０６および特徴量蓄積手段１０６Ａを挿入することにより、次元を圧縮（たとえば、２次元化）してから判定処理を実行してもよい。
この場合、膨大な多変量データにおいても、影響因子を簡単に見つけることができるように構成してもよい。
【００５２】
また、影響因子（状態項目に対する要因項目）として考えられる項目が３項目以上の場合であれば、特徴量抽出手段１０６を用いてもよい。
すなわち、データ群抽出手段は、特徴量抽出手段１０６（変量圧縮手段）を含み、特徴量抽出手段１０６は、状態項目に対する要因項目として考えられる項目が３項目以上に達する場合には、要因項目の特異値を分解することにより、特徴量のみを抽出して２つの変量に圧縮する。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】この発明の実施の形態１〜３に係る多変量データ判別装置の全体構成を一部フローチャートで示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１〜３に係る（ａ）採取データおよび（ｂ）属性情報の記録形式を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１〜３に係る多変量データの記録形式を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１に係る多変量データ群の２次元マッピング状態を示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１に係る多変量データ群の２次元マッピング状態を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１に係る多変量データ群の２次元マッピングの回転処理を示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態２に係る多変量データ群の２次元マッピング上の非線形の判別関数を示す説明図である。
【符号の説明】
【００５４】
１００  計測器、１０１  採取データ収集部、１０２  属性情報収集部、１０３  データ結合手段、１０４  多変量データ蓄積手段、１０５  データ抽出手段、１０５Ａ  条件入力手段、１０６  特徴量抽出手段、１０６Ａ  特徴量蓄積手段（変量圧縮手段）、１０７  抽出データ蓄積手段、１０８  状態別分類作成手段、１０９  判別可否判定手段、１０９Ａ  関数入力手段、１１１  因子影響度算出手段、１１２  因子影響度表示手段、１１３  ディスプレイ、４０３、５０１、５０２、６０１、７０３、７０４、７０５  判別直線、６０４、６１４、６２４  混在領域、７０６、７０７、７０８  複数領域。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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