"混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化手段を備え、前記モデル最適化手段は、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択装置。混合数の候補値から最適化が行われていない候補値を選択する混合数設定手段と、前記混合数設定手段で選択された混合数を用いてデータの初期化処理を実施する分布初期化手段と、全ての混合数の候補値に対して、最適な情報量基準の値が計算されているかを判定し、計算されていないと判定した場合、前記混合数設定手段及び前記分布初期化手段、前記最適化手段による処理を再度行わせる混合数ループ終了判定手段と、全ての混合数の候補値に対して計算された情報量基準の値を比較し、情報量基準が最適である混合数を選択する最適分布選択手段とを備え、前記モデル最適化手段が、前記データの隠れ変数に関する事後分布を計算する隠れ変数の事後分布計算手段と、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組を選択する更新パラメータ設定手段と、前記隠れ変数の事後分布計算手段で計算された事後分布に関し、前記更新パラメータ設定手段にて選択したモデル及びパラメータの組について、完全データに対する期待情報量基準を最適化する条件付期待情報量基準最小化手段と、前記条件付期待情報量基準最小化手段による最適化により更新されたモデルについて、不完全データに対する情報量基準の値を計算する情報量基準計算手段と、前記情報量基準計算手段にて計算した情報量基準の値の最適性を判定し、最適でないと判定した場合に、再度最適化処理を行う最適性判定手段と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のモデル選択装置。前記モデル最適化手段が、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組が複数ある場合に、当該組のすべてについて、完全データに対する期待情報量基準の最適化が行われるまで、前記更新パラメータ設定手段と前記条件付期待情報量基準最小化手段による処理を繰り返し行わせる更新パラメータ設定ループ終了判定手段を含むことを特徴とする請求項2に記載のモデル選択装置。前記情報量基準は、MDL基準であることを特徴とする請求項1から請求項3の何れか1項に記載のモデル選択装置。前記所定の条件は、他のモデル及びパラメータと独立であることを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項に記載のモデル選択装置。多次元データに対して独立性の異なる複数の分布の混合分布に関し、混合の数及び各コンポーネントの独立性を最適化することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項にモデル選択装置。複数の異なる周辺分布の混合分布に関して、混合の数及び各コンポーネントの周辺分布の種類を最適化することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項にモデル選択装置。異なる属性を用いた混合識別モデルのモデル及び属性選択に関して、各コンポーネントで識別に有効な属性を最適化することを特徴とする請求項1から請求項4の何れか1項にモデル選択装置。混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化ステップを有し、前記モデル最適化ステップは、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択方法。混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化処理をコンピュータに実行させ、前記モデル最適化処理は、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択プログラム。しかし、特許文献1に記載されるような、隠れ変数を含む完全データに対する期待情報量基準を繰り返し最適化する方法では、混合分布の各コンポーネントのパラメータが独立であることが仮定されているため、この仮定を満たさないモデルに対しては適用できないという課題があった。また、例えば、各コンポーネント内で属性の独立性を選択する必要がある場合など、コンポーネントの候補の数が指数的に増加してしまう状況では、高速なモデル選択が実現できないという課題があった。コンポーネントの候補の数が指数的に増加してしまう状況としては、例えば、異なる独立性をもつD次元の正規分布の混合分布が考えられる。この場合、次元の独立性の候補がΣ_{d=0}^{DD-1/2}DD-1/2Cd通り存在するための次元とともに、急激にコンポーネントの候補の数が増加してしまう。発明の目的本発明の目的は、上述の課題を解決し、コンポーネント間に依存性があるモデルに対しても、高速なモデル選択を実現するモデル選択装置、モデル選択方法及びモデル選択プログラムを提供することである。本発明の他の目的は、コンポーネントの候補がパラメータに対して急激に増加する場合でも、高速なモデル選択を実現するモデル選択装置、モデル選択方法及びモデル選択プログラムを提供することである。本発明の第1のモデル選択装置は、混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化手段を備え、モデル最適化手段は、完全データの情報量基準に関し、完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する完全データの期待情報量基準を最適化する。本発明の第1のモデル選択方法は、混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化ステップを有し、モデル最適化ステップは、完全データの情報量基準に関し、完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する完全データの期待情報量基準を最適化する。本発明の第1のモデル選択プログラムは、混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化処理をコンピュータに実行させ、モデル最適化処理は、完全データの情報量基準に関し、完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する完全データの期待情報量基準を最適化する。本発明によれば、混合分布の推定において、コンポーネント間に依存性があるモデルに対しても、高速なモデル選択を実現ことができる。また、本発明によれば、混合分布の推定において、コンポーネントの候補がパラメータに対して急激に増加する場合でも、高速なモデル選択を実現することができる。次に、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し,適宜説明を省略する。第1の実施の形態本発明の第1の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。以下の図において、本発明の本質に関わらない部分の構成については省略してあり、図示されていない。図1は、本発明の第1の実施の形態によるモデル選択装置100の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、本実施の形態のモデル選択装置100は、データ入力部101と、混合数設定部102と、分布初期化処理部103と、モデル最適化処理部104と、混合数ループ終了判定処理部105と、最適分布選択処理部106と、モデル選択結果出力部107を備えている。モデル選択装置100は、入力データ108が入力されると、入力データ108に対して混合の数と各コンポーネントの種類及びパラメータ等を最適化し、モデル選択結果109として出力する。データ入力部101は、入力データ108を入力するための機能部である。入力データ108には、混合される各コンポーネントの種類及びパラメータや、混合数の候補値など、モデル選択に必要な情報が含まれる。混合数設定部102は、モデルの混合数を、入力された混合数の候補値から選択して設定する機能を有する。以後、混合設定部102により設定された混合数をKと称する。分布初期化処理部103は、推定のための初期化処理を実施する機能を有する。なお、初期化は任意の方法によって実施することが可能である。例えば、ランダムにデータに対応する隠れ変数の値を設定する方法が考えられる。モデル最適化処理部104は、混合数設定部102で設定された混合数の混合分布に対して、モデルを最適化する機能を有する。モデル最適化処理部104は、具体的には図2に示されるモデル最適化処理部200や図3に示されるモデル最適化処理部300のように構成され、これらの詳細については後述する。混合数ループ終了判定処理部105は、入力された全ての混合数の候補値に対して、最適な情報量基準の値が計算されているかを判定する機能を有する。最適分布選択処理部106は、全ての混合数の候補値に対して計算された情報量基準の値を比較し、情報量基準が最適である混合数を選択する機能を有する。なお、各混合数に対する最適なモデルの情報量基準の値は、後述するようにモデル最適化処理部104で計算されている。また、最適な混合数に対して、各コンポーネントの種類及びパラメータはモデル最適化処理部104において最適化されているため、それを最適な分布として選択する。モデル選択結果出力部107は、最適な混合数、コンポーネントの種類、パラメータなどをモデル選択結果109として出力する機能を有する。次に、モデル最適化処理部104の具体的な構成例として示すモデル最適化処理部200及びモデル最適化処理部300の構成を説明する。図2を参照すると、モデル最適化処理部200は、隠れ変数の事後分布計算処理部201、更新パラメータ設定部202、条件付期待情報量基準最適化処理部203、独立パラメータ設定ループ終了判定部204、情報量基準計算処理部205、最適性判定処理部206を備えている。隠れ変数の事後分布計算処理部201は、入力された各データが混合分布のどのコンポーネントに属しているかを表す隠れ変数に関する事後分布を計算する機能を有する。更新パラメータ設定部202は、各コンポーネントのモデル及びパラメータの候補に対して、部分的に更新をするためのルールを記憶しており、その部分的なモデル及びパラメータの中から最適化対象となるもの選択する機能を有する。条件付期待情報量基準最小化処理部203は、隠れ変数の事後分布計算処理部201で計算された事後分布に関し、更新パラメータ設定部202で選択されたモデル及びパラメータに対する完全データの期待情報量基準を最適化する機能を有する。なお、ここで、完全データとは、入力データ及びそれに対応する隠れ変数の組を指す。入力データを不完全データと呼ぶ。なお、最適化の方法に関しては任意の最適化手法を用いることが可能である。更新パラメータ設定ループ終了判定部204は、更新パラメータ設定部202に記憶された部分的に更新するモデルとパラメータの組の全てに対して、条件付期待情報量基準最小化の処理が実施されたかを判定する機能を有する。情報量基準計算処理部205は、更新されたモデルに対して、不完全データに対する情報量基準の値を計算する機能を有する。最適性判定処理部206は、本ループで計算された情報量基準の値と、前のループで計算された情報量基準の値を比較し、最適化処理が収束されているかを判定する機能を有する。この処理の重要な点は、更新パラメータ設定部202において、部分的なモデル及びパラメータを設定し、条件付期待情報量基準を最適化することにより、複雑なモデル候補に対しても、候補の数が膨大となる事を防ぐことが可能な点である。例として、独立性の異なるD次元の正規分布の混合モデルの例を考える。例えば、特許文献1で提案されている期待情報量基準の最適化では、各コンポーネントを最適化するために、Σ_{d=0}^{DD-1/2}DD-1/2Cd通りのコンポーネント候補に対してパラメータ推定を行い、最適なコンポーネントを選択する必要がある。一方で、本発明を利用すると、2つの次元の独立性を部分モデルと設定し、残りの次元に対する条件付期待情報量基準を最適化する事によって、DD-1/2通りに関するパラメータ推定によって最適化を実施する事が可能であり、高速なモデル選択が実現される。図3を参照すると、モデル最適化処理部300は、モデル最適化処理部200と比較して、隠れ変数の事後分布計算処理部201と更新パラメータ設定部202の接続順序が異なる点、及び更新パラメータ設定ループ終了判定部204を有しない点で相違する。この処理では、更新パラメータ設定部によって更新パラメータが全て更新されたどうかにかかわらず、最適性判定処理部206で最適化が終了したと判断された時点で処理が終了する。第1の実施の形態の動作の説明次に、図面を参照して、本実施の形態の動作について詳細に説明する。本実施の形態によるモデル選択装置100の動作について、図4を参照して詳細に説明する。図4は、本実施の形態によるモデル選択装置100の処理動作を示すフローチャートである。図4を参照すると、本実施の形態によるモデル選択装置100は、概略以下のように動作する。まず、データ入力部101に入力データ108が入力されるとステップS401、混合数設定部102において、入力された混合数の候補値のうち、まだ最適化の行なわれていない混合数を選択し設定するステップS402。次に、分布初期化処理部103において、指定された混合数に対して、最適化に必要な初期化するステップS403。次に、モデル最適化処理部104において、指定された混合数に対して、最適なモデルを推定するステップS404。なお、モデル最適化処理部104として、モデル最適化処理部200及びモデル最適化処理部300を利用した場合の処理の詳細に関しては後述する。次に、混合数ループ終了判定処理部105において、混合数の候補値の全てに対して最適化が完了し、情報量基準の値が計算されているかを判定するステップS405。全ての候補に対して最適化が完了していない場合には、ステップS401からステップS404の処理を繰り返すステップS405でNO。全ての候補に対して、最適化が完了した場合には、最適分布選択処理部106において、各混合数に対する最適化された情報量基準の値を比較し、その値が最適な混合数を最適なモデルとして選択するステップS406。なお、選択されたモデルに関しては、ステップS402からステップS405の処理において、コンポーネントの種類及びパラメータが最適化されており、最適な混合数及びコンポーネントの種類を持った分布が取得される。次に、モデル選択結果出力部107において、モデル選択結果109を出力するステップS407。次に、モデル最適化処理部104としてモデル最適化処理部200を利用した場合の処理の詳細について、図5を参照して詳細に説明する。図5は、本実施の形態によるモデル最適化処理部200の処理動作を示すフローチャトである。図5を参照すると、本実施の形態に関する最適化処理部200は、概略以下のように動作する。まず、分布初期化処理部103の出力を受け取り、隠れ変数の事後分布計算処理部201において、隠れ変数の事後分布を計算するステップS501。次に、更新パラメータ設定部202において、更新パラメータ設定部202に記憶されている、他のモデル及びパラメータと独立であるモデル及びパラメータの組を選択するステップS502。次に、条件付期待情報量基準最適化処理部203において、更新パラメータ設定部202にて選択されたモデル及びパラメータに関して、条件付期待情報量基準を最小化するモデル及びパラメータを推定するステップS503。次に、更新パラメータ設定部204において、更新パラメータ設定部202に記憶されている、独立となるモデルとパラメータの組が全て更新されたかどうかを判定するステップS504。まだ更新されていない組が残っている場合には、ステップS501からステップS504の処理を繰り返すステップS504でNO。更新されている組が残っていない場合にはステップS504YES、情報量基準計算部205において、更新されたモデルに対する情報量基準の値を計算するステップS505。次いで、最適性判定処理部206において、本ループで計算された情報量基準の値と、前のループで計算された情報量基準の値を比較し、最適化処理が収束されているかを判定するステップS506。情報量基準の値が収束した場合にはステップS507でYES、最適化処理部200の処理を終了する。情報量基準の値が収束していない場合にはステップS507でNO、S501からS506の処理を繰り返す。ここで、図6を参照すると、図6は、本実施の形態によるモデル最適化処理部300の動作を示すフローチャトである。本実施の形態による最適化処理部300は、最適化処理部200の動作と比較して、図5に示すステップS501とステップS502の処理順が逆となっているステップS601,602点、図5に示すS504の処理が含まれていない点で相違する。次に、情報量基準としてMDL基準を利用する場合の一例について説明する。まず、学習すべき混合分布は、入力されたデータに対応する確率変数Xに対して下記の式1で表される。ただし、πkはk番目のコンポーネントに関する混合比、ηkはk番目のコンポーネントに関する分布のパラメータを表し、θ={π、η1,...,ηK}とする。ただし、π=π1,...,πKである。各コンポーネントの分布PX;ηkは、コンポーネント候補の集合Sの元であり、例えば式1は正規分布と指数分布など、複数の異なる分布を混合させる事も可能である。なお、式1はデータの分布をモデル化する枠組みであるが、回帰の分布やデータ分類のための分布など、教師データが与えられるモデル選択に関しても、以下の構成は同様に成立する。次に、MDL基準とは、式2で表される、データの記述長とモデルの記述長の総和を最小化するモデルを最適なモデルとして選択するための基準である。情報量基準としてMDL基準を利用する場合には、情報量基準計算処理部106にはMDL基準の計算方法が記憶されており、式2によって分布のMDL基準の値が計算される。ただし、lは記述長関数を、xN=x1,...,xNは入力されたデータセットを、Mはモデルを表す。xiはデータ1点を表し、Xはデータに対応する確率変数である。例えば、モデルMによって決まるXの分布をPX;θとするとθは分布のパラメータ、lxN|Mは式3や式4のように計算する事が可能である。ただし、logは底が2の対数とし、lnは自然対数とする。また、^はパラメータが最尤推定量である事を表すとする。また、Iθはフィッシャー情報行列である。なお、記述長関数lxN|M及びlMは、Mの種類によって様々な記述方法が提案されており、本発明においては、任意の記述方法を利用することが可能である。データxiに対する隠れ変数をziとし、zN=z1,...,zNとする。zi=zi1,...,ziKであり、zikはxiがk番目のクラスタに属する場合には1を、k番目のクラスタに属さない場合には0をとる変数である。xNとzNの組は、完全データと呼ばれる。隠れ変数の事後分布計算処理部201では、データxNが与えられた場合の隠れ変数の事後確率に関する期待値の計算方法が記憶されている。なお、事後確率は、PX;θによって異なり、公知の任意の方法によって計算する事が可能である。以下では、Ez[A]は引数Aの隠れ変数の事後確率に関する期待値を表すとする。完全データを記述する場合の記述長は、式5によって計算される。ここで、lxN,zN;Mは、lxN|M及びlMと同じく任意の記述長関数を利用することが可能である。例としては、式3に対応して式6が挙げられる。ただし、Mkはηkの次元であり、Nkはk番目のクラスタに属するデータの個数であり、式7で計算可能である。また、Pzi;πkはi番目のデータに関するクラスタアサイメントが1または0をとる確率を表す。条件付期待情報量基準最小化処理部203で計算される期待記述長とは、lxN,zN;Mに対して、更新パラメータ設定部202で選択されたモデル及びパラメータを変数とし、それ以外のパラメータを固定した場合に、隠れ変数の事後確率に関して期待値をとった量であり、Ez[lxN,zN;M]と計算される。更新パラメータとして設定されたモデル及びパラメータは、それぞれ独立であるため、選択されたモデル及びパラメータに関する条件付期待記述長を考えると、モデル及びパラメータ毎に最適化が可能となる。なお、コンポーネント毎の分布のパラメータ推定方法に関しては、最尤推定やモーメント法ななど公知の任意の技術を利用することが可能である。次に、本発明で提案するモデル選択装置100が適用可能なモデルについて、以下において具体的に説明する。独立性の異なる複数の混合分布本発明で提案するモデル選択装置100を利用すると、多次元データに対して独立性の異なる複数の分布の混合分布に関し、混合の数及び各コンポーネントの独立性を高速に最適化する事が可能である。更新パラメータ設定部202において、各コンポーネントの任意の2つの次元が独立かどうかを判定する事をモデルとして記憶させる。これによって、各2つの次元が独立かどうかを逐次的に選択することにより、次元の増加とともに独立性の組み合わせが急激に増加する状況においても、高速に学習を行う事が可能である。異種多様な周辺分布を持つ同時分布本発明で提案するモデル選択装置を利用すると、複数の異なる周辺分布の混合分布に関して、混合の数及び各コンポーネントの周辺分布の種類を最適化する事が可能である。一般に多次元データが入力された場合に、各次元に対して最適な分布は異なるため、混合分布を考える場合には、その同時分布を考える必要があるが、どの次元がどの分布かという組み合わせの問題が発生する。そこで、各コンポーネントの各次元の周辺分布がどのモデルであるかを、更新パラメータ設定部202で設定し、次元ごとに最適な分布を更新する事で、高速なモデル選択が可能である。本発明で提案するモデル選択装置100を利用すると、周辺分布のみでなく、周辺分布間の相関関係を表現するコピュラを同時に推定する事が可能となる。異なる属性を用いた混合識別モデルのモデル及び属性選択本発明で提案するモデル選択装置100を利用すると、異なる属性を用いた混合識別モデルのモデル及び属性選択に関して、高速なモデル選択を行う事が可能である。例えば、あるコンポーネントに関しては、属性1がデータ識別に関して有効な情報をもち、また別のコンポーネントに関しては、属性2が識別に有効な情報を有する場合は、各コンポーネントによって異なる有効な属性を推定する事が重要となるが、どの属性を利用してどの属性を利用しないかという組み合わせが膨大となってしまう。本発明の技術を利用すると、各コンポーネントにおける各属性の利用の有無を、更新パラメータ設定部202で設定すべきモデル及びパラメータとする事によって、各コンポーネントで識別に有効な属性を高速に推定する事が可能である。第1の実施の形態による効果次に本実施の形態の効果について説明する。本実施の形態によれば、混合分布の推定において、コンポーネント間に依存性があるモデルに対しても、高速なモデル選択を実現することが可能となる。また、本実施の形態によれば、混合分布の推定において、コンポーネントの候補がパラメータに対して急激に増加する場合でも、高速なモデル選択を実現することが可能となる。次に、本発明のモデル選択装置100のハードウェア構成例について、図7を参照して説明する。図7はモデル選択装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。図7を参照すると、モデル選択装置100は、一般的なコンピュータ装置と同様のハードウェア構成であり、CPUCentralProcessingUnit801、RAMRandomAccessMemory等のメモリからなる、データの作業領域やデータの一時退避領域に用いられる主記憶部802、ネットワークを介してデータの送受信を行う通信部803、入力装置805や出力装置806及び記憶装置807と接続してデータの送受信を行う入出力インタフェース部804、上記各構成要素を相互に接続するシステムバス808を備えている。記憶装置807は、例えば、ROMReadOnlyMemory、磁気ディスク、半導体メモリ等の不揮発性メモリから構成されるハードディスク装置等で実現される。本発明のモデル選択装置100のデータ入力部101、混合数設定部102、分布初期化処理部103、モデル最適化処理部104、混合数ループ終了判定処理部105、最適分布選択処理部106、モデル選択結果出力部107は、プログラムを組み込んだ、LSILargeScaleIntegration等のハードウェア部品である回路部品を実装することにより、その動作をハードウェア的に実現することは勿論として、その機能を提供するプログラムを、記憶装置807に格納し、そのプログラムを主記憶部802にロードしてCPU801で実行することにより、ソフトウェア的に実現することも可能である。以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。また、本発明の各種の構成要素は、必ずしも個々に独立した存在である必要はなく、複数の構成要素が一個の部材として形成されていること、一つの構成要素が複数の部材で形成されていること、ある構成要素が他の構成要素の一部であること、ある構成要素の一部と他の構成要素の一部とが重複していること、等でもよい。また、本発明の方法及びコンピュータプログラムには複数の手順を順番に記載してあるが、その記載の順番は複数の手順を実行する順番を限定するものではない。このため、本発明の方法及びコンピュータプログラムを実施する時には、その複数の手順の順番は内容的に支障しない範囲で変更することができる。また、本発明の方法及びコンピュータプログラムの複数の手順は個々に相違するタイミングで実行されることに限定されない。このため、ある手順の実行中に他の手順が発生すること、ある手順の実行タイミングと他の手順の実行タイミングとの一部ないし全部が重複していること、等でもよい。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化手段を備え、前記モデル最適化手段は、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択装置。付記2混合数の候補値から最適化が行われていない候補値を選択する混合数設定手段と、前記混合数設定手段で選択された混合数を用いてデータの初期化処理を実施する分布初期化手段と、全ての混合数の候補値に対して、最適な情報量基準の値が計算されているかを判定し、計算されていないと判定した場合、前記混合数設定手段及び前記分布初期化手段、前記最適化手段による処理を再度行わせる混合数ループ終了判定手段と、全ての混合数の候補値に対して計算された情報量基準の値を比較し、情報量基準が最適である混合数を選択する最適分布選択手段とを備え、前記モデル最適化手段が、前記データの隠れ変数に関する事後分布を計算する隠れ変数の事後分布計算手段と、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組を選択する更新パラメータ設定手段と、前記隠れ変数の事後分布計算手段で計算された事後分布に関し、前記更新パラメータ設定手段にて選択したモデル及びパラメータの組について、完全データに対する期待情報量基準を最適化する条件付期待情報量基準最小化手段と、前記条件付期待情報量基準最小化手段による最適化により更新されたモデルについて、不完全データに対する情報量基準の値を計算する情報量基準計算手段と、前記情報量基準計算手段にて計算した情報量基準の値の最適性を判定し、最適でないと判定した場合に、再度最適化処理を行う最適性判定手段と、を含むことを特徴とする付記1に記載のモデル選択装置。付記3前記モデル最適化手段が、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組が複数ある場合に、当該組のすべてについて、完全データに対する期待情報量基準の最適化が行われるまで、前記更新パラメータ設定手段と前記条件付期待情報量基準最小化手段による処理を繰り返し行わせる更新パラメータ設定ループ終了判定手段を含むことを特徴とする付記2に記載のモデル選択装置。付記4前記情報量基準は、MDL基準であることを特徴とする付記1から付記3の何れか1項に記載のモデル選択装置。付記5前記所定の条件は、他のモデル及びパラメータと独立であることを特徴とする付記1から付記4の何れか1項に記載のモデル選択装置。付記6多次元データに対して独立性の異なる複数の分布の混合分布に関し、混合の数及び各コンポーネントの独立性を最適化することを特徴とする付記1から付記4の何れか1項にモデル選択装置。付記7複数の異なる周辺分布の混合分布に関して、混合の数及び各コンポーネントの周辺分布の種類を最適化することを特徴とする付記1から付記4の何れか1項にモデル選択装置。付記8異なる属性を用いた混合識別モデルのモデル及び属性選択に関して、各コンポーネントで識別に有効な属性を最適化することを特徴とする付記1から付記4の何れか1項にモデル選択装置。付記9混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化ステップを有し、前記モデル最適化ステップは、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択方法。付記10混合数の候補値から最適化が行われていない候補値を選択する混合数設定ステップと、前記混合数設定ステップで選択された混合数を用いてデータの初期化処理を実施する分布初期化ステップと、全ての混合数の候補値に対して、最適な情報量基準の値が計算されているかを判定し、計算されていないと判定した場合、前記混合数設定ステップ、前記分布初期化ステップ及び前記最適化ステップによる処理を再度行わせる混合数ループ終了判定ステップと、全ての混合数の候補値に対して計算された情報量基準の値を比較し、情報量基準が最適である混合数を選択する最適分布選択ステップとを有し、前記モデル最適化ステップが、前記データの隠れ変数に関する事後分布を計算する隠れ変数の事後分布計算ステップと、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組を選択する更新パラメータ設定ステップと、前記隠れ変数の事後分布計算ステップで計算された事後分布に関し、前記更新パラメータ設定ステップにて選択したモデル及びパラメータの組について、完全データに対する期待情報量基準を最適化する条件付期待情報量基準最小化ステップと、前記条件付期待情報量基準最小化ステップによる最適化により更新されたモデルについて、不完全データに対する情報量基準の値を計算する情報量基準計算ステップと、前記情報量基準計算ステップにて計算した情報量基準の値の最適性を判定し、最適でないと判定した場合に、再度最適化処理を行う最適性判定ステップと、を含むことを特徴とする付記9に記載のモデル選択方法。付記11前記モデル最適化ステップが、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組が複数ある場合に、当該組のすべてについて、完全データに対する期待情報量基準の最適化が行われるまで、前記更新パラメータ設定ステップと前記条件付期待情報量基準最小化ステップによる処理を繰り返し行わせる更新パラメータ設定ループ終了判定ステップを含むことを特徴とする付記10に記載のモデル選択方法。付記12前記情報量基準は、MDL基準であることを特徴とする付記9から付記11の何れか1項に記載のモデル選択方法。付記13前記所定の条件は、他のモデル及びパラメータと独立であることを特徴とする付記9から付記12の何れか1項に記載のモデル選択方法。付記14多次元データに対して独立性の異なる複数の分布の混合分布に関し、混合の数及び各コンポーネントの独立性を最適化することを特徴とする付記9から付記12の何れか1項にモデル選択方法。付記15複数の異なる周辺分布の混合分布に関して、混合の数及び各コンポーネントの周辺分布の種類を最適化することを特徴とする付記9から付記12の何れか1項にモデル選択方法。付記16異なる属性を用いた混合識別モデルのモデル及び属性選択に関して、各コンポーネントで識別に有効な属性を最適化することを特徴とする付記9から付記12の何れか1項にモデル選択方法。付記17混合分布に対してモデルを最適化するモデル最適化処理をコンピュータに実行させ、前記モデル最適化処理は、完全データの情報量基準に関し、前記完全データの隠れ変数の事後分布について、所定の条件を満たすコンポーネントのモデルおよびパラメータの組に対する前記完全データの期待情報量基準を最適化することを特徴とするモデル選択プログラム。付記18混合数の候補値から最適化が行われていない候補値を選択する混合数設定処理と、前記混合数設定処理で選択された混合数を用いてデータの初期化処理を実施する分布初期化処理と、全ての混合数の候補値に対して、最適な情報量基準の値が計算されているかを判定し、計算されていないと判定した場合、前記混合数設定処理、前記分布初期化処理及び前記最適化処理による処理を再度行わせる混合数ループ終了判定処理と、全ての混合数の候補値に対して計算された情報量基準の値を比較し、情報量基準が最適である混合数を選択する最適分布選択処理とをコンピュータに実行させ、前記モデル最適化処理が、前記データの隠れ変数に関する事後分布を計算する隠れ変数の事後分布計算処理と、所定の条件を満たすコンポーネントのモデル及びパラメータの組を選択する更新パラメータ設定処理と、前記隠れ変数の事後分布計算処理で計算された事後分布に関し、前記更新パラメータ設定処理にて選択したモデル及びパラメータの組について、完全データに対する期待情報量基準を最適化する条件付期待情報量基準最小化処理と、前記条件付期待情報量基準最小化処理による最適化により更新されたモデルについて、不完全データに対する情報量基準の値を計算する情報量基準計算処理と、前記情報量基準計算処理にて計算した情報量基準の値の最適性を判定し、最適でないと判定した場合に、再度最適化処理を行う最適性判定処理と、をコンピュータに実行させるモデル選択プログラム。この出願は、2010年3月3日に出願された日本出願特願2010-046725を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"