複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第1の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部とを有することを特徴とする情報分類表示装置。前記表示部は、前記決定した表示位置に前記特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示し、前記表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する前記特徴ベクトルの詳細を詳細表示領域に表示することを特徴とする請求項1に記載の情報分類表示装置。前記特徴ベクトルは、或る商品あるいはサービスに関する複数の評価項目の評価値から構成される評価情報であることを特徴とする請求項1または2に記載の情報分類表示装置。複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、学習部と、修正部と、位置決定部と、表示部とを有する情報分類表示装置が実行する情報分類表示方法であって、前記学習部が、前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、前記修正部が、学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第1の閾値以下のユニットを無効にし、前記位置決定部が、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、前記表示部が、前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定することを特徴とする情報分類表示方法。複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部を有するコンピュータを、前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第1の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部として機能させるためのプログラム。ところで、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルはノイズとして扱って分類および表示の対象から除外したいことがある。しかしながら、上述した特許文献1、2による技術では、複数の特徴ベクトルの中に上述のような少数の特徴ベクトルが含まれていても、他の特徴ベクトルと同様に分類され、表示されてしまうことになる。本発明の目的は、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまう、という課題を解決する情報分類表示装置を提供することにある。本発明の一形態にかかる情報分類表示装置は、複数の特徴ベクトルを記憶する記憶部と、前記複数の特徴ベクトルを用いて自己組織化マップの学習を行うと共に、当該学習中に更新した前記自己組織化マップのユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントする学習部と、学習後の前記自己組織化マップのユニットのうち、対応するカウント値が第1の閾値以下のユニットを無効にする修正部と、前記複数の特徴ベクトルのそれぞれについて、前記修正後の自己組織化マップの無効になっていない前記ユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定する位置決定部と、前記修正後の自己組織化マップにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する表示部とを有する、といった構成を採る。本発明は上述したような構成を有するため、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまうことを、防止することができる。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。第1の実施形態図1を参照すると、本発明の第1の実施形態にかかる情報分類表示装置1は、複数の特徴ベクトルをその類似度により分類して表示する機能を有している。この情報分類表示装置1は、主な機能部として、通信インターフェース部以下、通信I/F部という11、操作入力部12、画面表示部13、記憶部14、およびプロセッサ15を有する。通信I/F部11は、専用のデータ通信回路からなり、通信回線図示せずを介して接続された図示しない各種装置との間でデータ通信を行う機能を有している。操作入力部12は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出してプロセッサ15に出力する機能を有している。画面表示部13は、LCDやPDPなどの画面表示装置からなり、プロセッサ15からの指示に応じて、操作メニューや分類結果などの各種情報を画面表示する機能を有している。記憶部14は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、プロセッサ15での各種処理に必要な処理情報やプログラム14Pを記憶する機能を有している。プログラム14Pは、プロセッサ15に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信I/F部11などのデータ入出力機能を介して外部装置図示せずやコンピュータ読取可能な記憶媒体図示せずから予め読み込まれて記憶部14に保存される。記憶部14で記憶される主な処理情報として、複数の処理対象情報14Aと、学習済自己組織化マップ14Bと、カウント値14Cと、第1の閾値14Dと、修正済自己組織化マップ14Eと、第2の閾値14Fと、決定位置14Gとがある。複数の処理対象情報14Aのそれぞれは、分類および表示の対象となる多次元ベクトルデータである特徴ベクトルをそれぞれ1組有する。複数の処理対象情報14Aが有する特徴ベクトルの構成例を図2に示す。この例では、或る処理対象情報が有する1組の特徴ベクトル14Aii=1~mは、特徴ベクトルを一意に識別する識別子IDと、合計n個の要素Eijj=1~nから構成される。各々の要素Eijは、例えば数値である。また複数の処理対象情報14Aは、特徴ベクトル以外の任意の情報が付加されていてもよい。例えば、製品Xに対する利用者の評価コメントを処理対象情報14Aとする場合、予め定められた評価項目に対する評価値の集合を特徴ベクトルとし、利用者の感想などを記載したテキストを付加情報とすることができる。学習済自己組織化マップ14Bは、後述する学習が行われた後の自己組織化マップである。修正済自己組織化マップ14Eは、後述する修正が行われた後の自己組織化マップである。自己組織化マップは、図3に示すように、入力層16と出力層17とから構成される。入力層16は、入力となる特徴ベクトルの次元数と同じ数のユニット16-1~16-nから構成される。入力層16は、入力されたベクトルを出力層17に伝達する働きをする。出力層17は、a×b=k個のユニット17-11~17-abから構成される2次元のマップである。出力層17を構成する各ユニット17-11~17-abは、それぞれ参照ベクトル18-11~18-abを持つ。参照ベクトル18-11~18-abは入力ベクトルと同じ次元を持つ。学習済自己組織化マップ14Bは、図3に示されるような自己組織化マップについて後述する学習を行った後のマップのことである。また修正済自己組織化マップ14Eは、学習済自己組織化マップ14Bに対して後述する修正処理を行った後のマップのことである。さらに、出力層17を構成する各ユニット17-11~17-abは、それぞれ当該ユニットが有効か否かを示す有効フラグ19-11~19-abを持つ。有効フラグ19-11~19-abは、例えば論理値1で有効、論理値0で無効を示す。カウント値14Cは、学習済自己組織化マップ14Bの出力層の各ユニットに1対1に対応するカウント値から構成される。図4はカウント値14Cの構成例である。この例のカウント値14Cは、a×b=k個のユニット17-11~17-abに1対1に対応するk個のカウント値C11~Cabから構成される。第1の閾値14Dは、学習済の自己組織化マップ14の出力層の各ユニットを有効にするか、無効にするかを判定するための閾値である。第2の閾値14Fは、後述する位置決定処理によって修正済の自己組織化マップ14Eにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置を求める際に使用する閾値である。決定位置14Gは、後述する位置決定処理によって求められた、修正済の自己組織化マップ14Eにおける各特徴ベクトルの帰属するユニット出力層の何れかのユニットの位置の情報である。決定位置14Gの構成例を図5に示す。この例では、決定位置14Gは、それぞれの特徴ベクトル14A1~14Amに1対1に対応する位置データ14G1~14Gmから構成される。各々の位置データ14Gii=1~mは、特徴ベクトル14A1~14Amを一意に識別する識別子IDと、帰属ユニットEPij=1~mと、有効フラグFij=1~mとから構成される。帰属ユニットEPiは、特徴ベクトルの帰属するユニットを一意に特定するデータである。有効フラグFiは、帰属ユニットEPiの有効性を示すフラグであり、例えば有効ならば論理値1、無効ならば論理値0となる。プロセッサ15は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部14からプログラム14Pを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム14Pとを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。プロセッサ15で実現される主な処理部として、入力部15A、学習部15B、修正部15C、位置決定部15D、および表示部15Eがある。入力部15Aは、通信I/F部11または操作入力部12から、複数の処理対象情報14A、第1の閾値14D、第2の閾値14Fを入力して、記憶部14に格納する機能を有する。学習部15Bは、記憶部14から複数の特徴ベクトル14A1~14Amを読み込み、予め設定された自己組織化マップアルゴリズムに従って、複数の特徴ベクトル14A1~14Amを用いて自己組織化マップの学習を行い、学習後の自己組織化マップを学習済自己組織化マップ14Bとして記憶部14Cに出力する機能と、学習中に更新した自己組織化マップの出力層におけるユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、カウント結果をカウント値14Cとして記憶部14に出力する機能とを有する。修正部15Cは、記憶部14から学習済自己組織化マップ14Bとカウント値14Cと第1の閾値14Dとを読み込み、学習済自己組織化マップ14Bの出力層のユニット17-11~17-abのうち、対応するカウント値が第1の閾値14D以下のユニットを無効にする修正を行い、この修正後の自己組織化マップを修正済自己組織化マップ14Eとして記憶部14Cに出力する機能を有する。ここで、ユニット17-11~17-abを無効にするとは、そのユニット17-11~17-abの有効フラグ19-11~19-abの値を0にすることを意味する。位置決定部15Dは、記憶部14から複数の特徴ベクトル14A1~14Amと修正済自己組織化マップ14Eと第2の閾値14Fとを読み込み、特徴ベクトル14A1~14Amについて、修正済自己組織化マップ14Eの出力層の有効なユニット17-11~17-abのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値14F以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、この決定した位置を決定位置14Gとして記憶部14に出力する機能を有する。表示部15Eは、記憶部14から複数の特徴ベクトル14A1~14Amと決定位置14Gとを読み込み、決定位置14Gで示される修正済自己組織化マップ14Eにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定する機能を有する。ここで、一覧表示領域内における出力層の各ユニットのXY座標は事前に定められており、或る特徴ベクトルが或るユニットに帰属する場合、そのユニットのXY座標が当該特徴ベクトルの表示位置として決定される。なお、同一のユニットに複数の特徴ベクトルが帰属する場合、その複数の特徴ベクトルのうちの一つを当該帰属ユニットのXY座標に表示し、残りの特徴ベクトルはそのXY座標のそれぞれ異なる近傍位置を表示位置とする。また表示部15Eは、決定した表示位置に特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示する機能を有する。さらに表示部15Eは、表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを含む処理対象情報の詳細を詳細表示領域に表示する機能を有する。次に、図6を参照して、本実施形態にかかる情報分類表示装置1の動作について説明する。まず入力部15Aは、それぞれ特徴ベクトル14A1~14Amを有する複数の処理対象情報14A、第1の閾値14D、第2の閾値14Fを、通信I/F部11または操作入力部12から入力し、記憶部14に格納するステップS1。次に学習部15Bは、予め設定された自己組織化マップアルゴリズムに従って、各処理対象情報中の特徴ベクトル14A1~14Amを用いて自己組織化マップの学習を行い、学習後の自己組織化マップを学習済自己組織化マップ14Bとして記憶部14Cに出力するとともに、学習中に更新した自己組織化マップの出力層におけるユニットの参照ベクトルの更新回数を各ユニット毎にカウントし、カウント結果をカウント値14Cとして記憶部14に出力するステップS2。次に修正部15Cは、学習済自己組織化マップ14Bの出力層のユニットのうち、カウント値14C中の対応するカウント値が第1の閾値14D以下のユニットを無効にする修正を行い、この修正後の自己組織化マップを修正済自己組織化マップ14Eとして記憶部14Cに出力するステップS3。次に位置決定部15Dは、複数の特徴ベクトル14A1~14Amのそれぞれについて、修正済自己組織化マップ14Eの出力層の無効になっていない有効なユニットのうち、参照ベクトルとの距離が第2の閾値14F以下で且つ最短となるユニットを、当該特徴ベクトルの帰属するユニットの位置として決定し、この決定した位置を決定位置14Gとして記憶部14に出力するステップS4。次に表示部15Eは、決定位置14Gで示される修正済自己組織化マップ14Eにおける各特徴ベクトルの帰属するユニットの位置に基づいて、各特徴ベクトルの一覧表示領域内における表示位置を決定し、決定した表示位置に特徴ベクトルに対応する表示シンボルを表示するステップS5。また表示部15Eは、表示シンボルが利用者によって選択されたときに、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを含む処理対象情報の詳細を詳細表示領域に表示するステップS5。次に、図7を参照して、学習ステップS2の詳細を説明する。まず、学習部15Bは、自己組織化マップの出力層の全てのユニット17-11~17-abの参照ベクトルに任意のランダムな値を与え、またカウント値14Cをすべて0に設定する初期化を行うステップS11。次に学習部15Bは、繰り返し回数を示す変数tを初期値1に設定しステップS12、入力ベクトルとする特徴ベクトルの選択回数を示す変数iを初期値1に設定するステップS13。以降、学習部15Bは、ステップS14からステップS17までの処理を繰り返し回数T、特徴ベクトルの数mだけ繰り返すステップS18~S21。ステップS14では、学習部15Bは、ランダムに選択した情報ベクトル14Aiを入力ベクトルとして自己組織化マップの入力層に入力し、特徴ベクトル14Aiに最も近い参照ベクトルを持つ出力層のユニット17-ijを勝利ユニットとして探索する。具体的には、入力ベクトルと各ユニットの参照ベクトル18-11~18-abとのユークリッド距離を算出し、その距離が最も小さい参照ベクトルを有するユニットを勝利ユニットとする。ステップS15では、学習部15Bは、勝利ユニットとその近傍のユニットとから構成される近傍集合を形成する。通常、この近傍集合は、更新回数tの増加に応じて小さくなるように形成される。ステップS16では、学習部15Bは、上記の近傍集合に属するユニットの参照ベクトルを入力ベクトルに近づけるように更新する。具体的には、入力ベクトルから参照ベクトルを減算した値に正の学習パラメータを乗じた値を元の参照ベクトルに加算した値で、元の参照ベクトルを更新する。通常、学習パラメータは、更新回数tの増加および勝利ユニットからの距離に応じて小さくなる。ステップS17では、学習部15Bは、上記の近傍集合に属するユニットに対応するカウント値をインクリメントする。1回当たりのインクリメント量は、近傍集合に属するユニット間で同じにしても良いし、勝利ユニットからの距離に応じて小さくなるようにしても良い。次に、図8を参照して、修正ステップS3の詳細を説明する。まず、修正部15Cは、自己組織化マップの修正対象とする出力層のユニット17-ijを選択する変数i、jを共に初期値1に設定するステップS31、S32。以降、修正部15Cは、ステップS33からステップS36までの処理を出力層のユニット17-ij毎に繰り返すステップS36~S40。ステップS33では、修正部15Cは、学習済自己組織化マップ14Bの出力層のユニット17-ijに対応するカウント値Cijと第1の閾値14Dとを比較する。ステップS34~S36では、修正部15Cは、ユニット17-ijのカウント値Cijが第1の閾値14D以下であれば、ユニット17-ijを無効化にすべくその有効フラグ19-ijを論理値0とし、ユニット17-ijのカウント値Cijが第1の閾値14Dを超えていれば、ユニット17-ijを有効にすべくその有効フラグ19-ijを論理値1とする。次に、図9を参照して、位置決定ステップS4の詳細を説明する。まず、位置決定部15Dは、処理の対象とする特徴ベクトルを選択する変数iを初期値1に設定するステップS41。以降、位置決定部15Dは、ステップS42からステップS46までの処理を特徴ベクトルの数mだけ繰り返すステップS47、S48。ステップS42では、位置決定部15Dは、修正済自己組織化マップ14E中の無効化されていない有効な出力ユニットの中から、特徴ベクトル14Aiに最も近い参照ベクトルを持つユニット17-ijを探索する。ステップS43では、位置決定部15Dは、上記探索したユニット17-ijと特徴ベクトル14Aiとの距離を第2の閾値14Fと比較し、当該距離が第2の閾値14F以下ならばステップS44およびS45へ進み、そうでなければステップS46へ進む。ステップS44およびS45では、位置決定部15Dは、上記探索したユニット17-ijを特徴ベクトル14Aiの帰属するユニットとして、特徴ベクトル14Aiに対応する位置データ14Giの帰属ユニットEPiに設定し、有効フラグFiを論理値1に設定する。ステップS46では、位置決定部15Dは、特徴ベクトル14Aiに対応する位置データ14Giの有効フラグFiを論理値0に設定する。次に、図10を参照して、表示ステップS5の詳細を説明する。まず、表示部15Eは、処理の対象とする特徴ベクトルを選択する変数iを初期値1に、また評価数をカウントする変数jを初期値0にそれぞれ設定するステップS51、S52。以降、表示部15Eは、ステップS53、S54の処理を特徴ベクトルの数mだけ繰り返しステップS55~S57、その後、ステップS58の処理を実行する。ステップS53では、表示部15Eは、決定位置14G中の処理の対象とする特徴ベクトルに対応する位置データ14Giの有効フラグFiが論理値1か否か、すなわち有効か否かを判定し、有効であればステップS54およびS55を実行した後にステップS56に進み、無効であればステップS54およびS55を省略してステップS56に進む。ステップS54およびS55では、表示部15Eは、位置データ14Giの帰属ユニットEPiの位置に応じた一覧表示領域内の位置に、特徴ベクトル14iの表示シンボルを表示し、変数jを1だけインクリメントする。ステップS58では、表示部15Eは、変数jによってカウントされた特徴ベクトルの件数を含むテキストを一覧表示領域に隣接する表示領域に表示する。図11Aは、表示部15Eが画面表示部13に表示する一覧表示領域13Aおよびそれに隣接するテキスト表示領域13Bの表示例を示す。この例では、特徴ベクトルは1ドットにシンボル化され、一覧表示領域13Aに表示されている。各ドットの表示位置は、対応する特徴ベクトルの帰属ユニットの位置に従って決定されているため、類似する特徴ベクトルは近接する位置に表示されることになる。テキスト表示領域13Bには、一覧表示領域13Aに表示されている特徴ベクトルの件数などが表示されている。また一覧表示部13Aには、利用者が任意の表示シンボルを選択するためのカーソル13Cが表示されている。カーソル13Cによって何れかの表示シンボルを選択した状態で操作入力部12上で所定の操作を利用者が行うと、表示部15Eは、選択された表示シンボルに対応する特徴ベクトルを有する処理対象情報14Aの詳細を表示する。図11Bは、表示部15Eが画面表示部13に表示する詳細表示領域13Dの表示例を示す。この例では、上段、中断、下段の3段に分かれており、上段に、この特徴ベクトルを有する処理対象情報が或る携帯電話機Xに対するユーザAさんの評価コメントであることが評価日時と共に表示されている。また中段には、特徴ベクトルの基礎となる各評価項目毎の評価値が数値および星印の数によって表示されている。さらに下段には、ユーザAさんによる感想がテキスト文書で表示されている。このように本実施形態によれば、他の特徴ベクトルと大幅に異なる少数の特徴ベクトルが他の特徴ベクトルと同様に分類され表示されてしまうことを、防止することができる。ユーザによる評価コメントを処理対象情報とするとき、他のユーザとあまりにも大幅に異なる評価を下している少数のユーザの評価コメントは、正当な評価を下しているとは到底考えられないケースが多い。そのような場合に本実施形態では、そのような不当な評価コメントを分類、表示の対象から極力除外することが可能となる。上述の効果が得られる理由は以下の通りである。説明を簡単にするために、処理の対象となる特徴ベクトルがV1~V10の10個あり、そのうち9個の特徴ベクトルV1~V9は全て同じか極めて類似し、残り1個の特徴ベクトルV10が他の特徴ベクトルV1~V9と大幅に相違するものとする。自己組織化マップの学習において、特徴ベクトルV1~V9が入力ベクトルとして入力されると、出力層における幾つかのユニットの集合が近傍集合C1として更新対象となるが、近傍集合C1に含まれる複数のユニットは、特徴ベクトルV1~V9間で大きくは相違しない。他方、自己組織化マップの学習において、特徴ベクトルV10が入力ベクトルとして入力されると、出力層における幾つかのユニットの集合が近傍集合C2として更新対象となるが、特徴ベクトルV10は特徴ベクトルV1~V9と大幅に異なるため、近傍集合C2に含まれるユニットが上記の近傍集合C1にも含まれる確率は小さくなる。このため、自己組織化マップの出力層のユニットのうち、近傍集合C1として選ばれる幾つかのユニットの更新回数を表すカウント値は徐々に大きな値になるのに対し、近傍集合C2として選ばれる幾つかのユニットの更新回数はそれほどには大きくならない。この結果、第1の閾値14D以下のカウント値を持つユニットを無効化すると、近傍集合C2として選ばれたユニットが無効化される確率が高くなる。このように修正後の自己組織化マップにおける出力層のユニットのうち、特徴ベクトルV10に近いユニットが無効化されるので、特徴ベクトルV10に最も近いユニットを探索した際のそのユニットと特徴ベクトルV10との距離は第2の閾値14Fより大きくなる確率が高くなる。これにより、特徴ベクトルV10が帰属するユニットが実質的に存在しない状態となり、特徴ベクトルV10は分類、表示の対象から除外される確率が高くなる。本実施形態では、処理対象情報としてユーザによる或る製品またはサービスに対する評価コメントを例示したが、本発明は評価コメントのような情報に限定されず、広く適用することが可能である。例えば特許文献1に記載されるように各文書の特性を表す特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類して一覧表示領域に各文書をシンボル化して表示する場合や、特許文献2に記載されるように複数の画像から生成された特徴ベクトルを自己組織化マップを用いて分類して各画像のサムネイル画像を一覧表示領域に表示する場合にも適用可能である。その他、本発明は以下のような各種の付加変更が可能である。第1の閾値14Dは、固定値としたが、可変値としてもよい。この場合、修正部15Cは、複数の閾値の候補から第1の閾値14Dとして使用する閾値を選択する機能を有していてよい。第2の閾値14Fは、固定値としたが、可変値としてもよい。この場合、位置決定部15Dは、複数の閾値の候補から第2の閾値14Fとして使用する閾値を選択する機能を有していてよい。