"複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備え、前記評価距離算出部は、前記評価距離としてマハラノビス距離を算出する、パターン認識装置。複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備え、前記評価距離算出部は、前記評価距離として、MTAマハラノビスタグチアジョイント法によって用いられる評価距離を算出する、パターン認識装置。複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備え、前記評価距離算出部は、前記評価距離として、第1の特徴項目の基準化値と第2の特徴項目の基準化値との積を算出する、パターン認識装置。前記複数のデータは、単位空間のデータおよび信号空間のデータの両方を含む、請求項1から3のいずれか1項に記載のパターン認識装置。前記複数のデータは、単位空間のデータのみを含む、請求項1から3のいずれか1項に記載のパターン認識装置。前記重み係数算出部は、前記重み係数として、T法タグチ法におけるSN比を算出する、請求項1から5のいずれか1項に記載のパターン認識装置。前記SN比をηとし、平均の変動をSβとし、残差をSeとすると、前記SN比はη=Sβ/Seによって定義される、請求項6に記載のパターン認識装置。前記SN比をηとし、前記新たな特徴項目の値と当該新たな特徴項目の真値との間の単相関係数をrとすると、前記SN比はη=r2/1-r2によって定義される、請求項6に記載のパターン認識装置。複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備え、前記評価距離を算出するステップにおいて、前記評価距離としてマハラノビス距離を算出する、パターン認識方法。複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備え、前記評価距離を算出するステップにおいて、前記評価距離として、MTAマハラノビスタグチアジョイント法によって用いられる評価距離を算出する、パターン認識方法。複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、前記データごとに、前記複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、前記データごとに、前記すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を前記複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、前記複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、前記新たな特徴項目ごとの前記重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、前記予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備え、前記評価距離を算出するステップにおいて、前記評価距離として、第1の特徴項目の基準化値と第2の特徴項目の基準化値との積を算出する、パターン認識方法。前記複数のデータは、単位空間のデータおよび信号空間のデータの両方を含む、請求項9から11のいずれか1項に記載のパターン認識方法。前記複数のデータは、単位空間のデータのみを含む、請求項9から11のいずれか1項に記載のパターン認識方法。前記重み係数を算出するステップにおいて、前記重み係数として、T法タグチ法におけるSN比を算出する、請求項9から13のいずれか1項に記載のパターン認識方法。前記SN比をηとし、平均の変動をSβとし、残差をSeとすると、前記SN比はη=Sβ/Seによって定義される、請求項14に記載のパターン認識方法。前記SN比をηとし、前記新たな特徴項目の値と当該新たな特徴項目の真値との間の単相関係数をrとすると、前記SN比はη=r2/1-r2によって定義される、請求項14に記載のパターン認識方法。非特許文献5に記載の方法は、単位空間内のすべての2項目間の相関を考慮した項目を新たに作成して、その項目をT法での項目に加えて解析を行なうというものである。しかしながら非特許文献5に記載の方法には、以下のような課題がある。図11は、非特許文献5に記載の方法の課題点を説明するための図である。図11を参照して、2項目xp,xqp,qは項目番号を表わすの間の相関を示す項目Xpqは、基準化された項目XpとXqとによって表わされる2次元平面において、単位空間データ1に対する単回帰直線2とデータ30との間の距離d、あるいは、距離dに比例する量として表わされる。単回帰直線2は、データ中心原点を通る直線である。この定義によれば、単回帰直線2上にあるデータのXpqは、すべて同じ値Xpq=0である。ここではデータを示す平面上の点を単にデータと呼んでいる。実際には、複数のデータが単回帰直線2上にあったとしても、それらのデータが異なる特徴や結果を有していることがある。たとえば2つのデータ31a,31bは単回帰直線2上にあるので、データ31a,31bのXpqは0すなわち距離d=0となる。データ31aは、データ中心原点付近に位置する一方、データ31bはデータ中心から大きく離れた信号空間に属する。すなわちデータ31bは異常のデータである。同様の事例は、単回帰直線2と平行な直線11上にあるデータ32a~32cによっても示される。直線11と単回帰直線2との間の距離はd’である。したがってデータ32a~32cに対するXpqは、すべて同じ値Xpq=d’となる。しかしながらデータ32a~32cのうち、データ32aはデータ中心原点に最も近くに位置する。データ32cは原点から最も遠くに位置し、データ32bは、データ32aとデータ32cとの間に位置する。相関をもった2項目の特徴によって表現されるデータにおいて、同等の異常度距離とも呼ばれるをもつ集団は、図11では同心楕円20上の点で表わされるデータの集団であって単回帰直線から等距離の集団ではない。このため非特許文献5に記載の方法によれば、十分な推定精度が得られない場合が生じ得る。本発明の目的は、多次元情報に基づいてパターン認識を行なう分野において、データ形式の制約が少なく、かつ、より高い識別精度を得ることが可能な方法および装置を提供することである。本発明のある局面に係るパターン認識装置は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備える。評価距離算出部は、評価距離としてマハラノビス距離を算出する。本発明の他の局面に係るパターン認識装置は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備える。評価距離算出部は、評価距離として、MTAマハラノビスタグチアジョイント法によって用いられる評価距離を算出する。本発明のさらに他の局面に係るパターン認識装置は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識装置であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出する評価距離算出部と、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成して、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出する重み係数算出部と、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出する予測値算出部と、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう判断部とを備える。評価距離算出部は、評価距離として、第1の特徴項目の基準化値と第2の特徴項目の基準化値との積を算出する。本発明のさらに他の局面に係るパターン認識方法は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備える。評価距離を算出するステップにおいて、評価距離としてマハラノビス距離を算出する。本発明のさらに他の局面に係るパターン認識方法は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備える。評価距離を算出するステップにおいて、評価距離として、MTAマハラノビスタグチアジョイント法によって用いられる評価距離を算出する。本発明のさらに他の局面に係るパターン認識方法は、複数の原特徴項目を各々が有する複数のデータに基づいてパターン認識を行なうパターン認識方法であって、データごとに、複数の原特徴項目の中から2つの原特徴項目を選択するすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップと、データごとに、すべての組み合わせに対応して算出された評価距離のうちの少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えることによって、複数の新たな特徴項目を生成するステップと、複数の新たな特徴項目の各々の値と当該新たな特徴項目の真値との相関を表わす重み係数を算出するステップと、新たな特徴項目ごとの重み係数を用いて、出力の予測値を算出するステップと、予測値と、予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なうステップとを備える。評価距離を算出するステップにおいて、評価距離として、第1の特徴項目の基準化値と第2の特徴項目の基準化値との積を算出する。本発明によれば、多次元情報に基づいてパターン認識を行なう分野において、データ形式の制約が少なく、かつ、より高い識別精度を得ることができる。以下、この発明の実施の形態について図面を参照して詳しく説明する。なお、同一または相当する部分には同一の参照符号を付して、その説明を繰返さない。図1は、本発明の実施の形態に係るパターン認識装置の概略構成を示した図である。図1を参照して、パターン認識装置50は、コンピュータシステムによって実現可能である。パターン認識装置50は、CPU中央演算処理装置51と、RAMRandomAccessMemoryなどの主記憶装置52と、HDDHardDiskDriveなどの補助記憶装置53と、キーボードやマウスなどの入力装置54と、モニタやプリンタなどの出力装置55と、外部の機器と情報の授受を行なう通信装置56とを備える。補助記憶装置53は、後述するパターン認識方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムを格納する。CPU51が補助記憶装置53から当該プログラムを読み出し、主記憶装置52にプログラムをロードする。そしてCPU51が主記憶装置52にロードされたプログラムを実行することによってパターン認識方法が実行される。パターン認識方法をコンピュータシステムに実行させるためのプログラムを提供するための手段は特に限定されるものではない。たとえばCPU51がCD-ROM等の記憶媒体に記録されたプログラムを読み出して、そのプログラムを補助記憶装置53に格納してもよい。また、CPU51が通信回線を通じて提供されたプログラムを、通信装置56を介して受信し、その受信したプログラムを補助記憶装置53に格納してもよい。また、プログラムが記録された記録媒体は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体であればよく、CD-ROMに限定されるものではない。図2は、図1に示したパターン認識装置の機能ブロック図である。図2を参照して、パターン認識装置50は、データ入力部61と、評価距離算出部62と、重み係数算出部63と、予測値算出部64と、判断部65と、出力部66とを備える。データ入力部61は、必要なデータを装置の外部から受付ける。データ入力部61にデータを入力するための方法および手段は特に限定されるものではない。これにより、複数の特徴項目を変量として有するデータセットが準備される。評価距離算出部62は、データごとに、複数の原特徴項目の中から2個を選択するすべての組み合わせの各々に対して評価距離を算出する。これにより、データごとに複数の評価距離が算出される。重み係数算出部63は、データごとに、複数の評価距離の少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えて複数の新たな特徴項目を生成する。この新たな特徴項目が、そのデータの全特徴項目となる。重み係数算出部63は、複数のデータセットの同一の特徴項目について、その特徴項目に対応する真値との相関を表わす重み係数を算出する。予測値算出部64は、データごとに、複数の新たな特徴項目と複数の重み係数とを統合して、評価値としての出力の予測値を算出する。判断部65は、評価値と予め定められたしきい値とを比較して、目的に対する判断を行なう。出力部66は、判断部65が判断した結果を装置の外部に出力する。次に各実施の形態に係るパターン認識方法を詳細に説明する。[実施の形態1]図3は、実施の形態1に係るパターン認識装置による処理の流れを説明するためのフローチャートである。図2および図3を参照して、ステップS0において、データ入力部61は、複数のデータデータセットを受付ける。次にステップSAにおいて、評価距離算出部62は、データごとに、複数の原特徴項目の中から選択された2個を組み合わせるすべての組み合わせの各々に対して評価距離を算出する。ステップSAの処理の詳細は以下の通りである。ステップSA図4は、ステップSAの処理のために準備されたデータを表形式で説明した図である。図4を参照して、単位空間に属するデータセットi=1,2,,n1データセット数:n1個と、単位空間に属さないデータセットi=n11,n12,,n1n2データセット数:n2個とをあわせた信号空間のデータセットを準備するステップS1。なお、このようにして準備された信号空間を以後は新しい信号空間と呼び、単位空間に属さないデータセットを信号空間に属するデータセットと呼ぶことで、両者を区別する。新しい信号空間における出力の真値y1,y2,,ynは、予め判明しているものとする。また、あるデータセットii=1,2,,nに対して原特徴項目xi1,xi2,,xik項目数kが与えられる。小文字xは、基準化前の原特徴項目の値を表す。重要なことは、解析に用いる新しい信号空間が、さまざまな出力結果に対応した、単位空間に属さないデータセット信号空間のデータセットを含んでいるということである。単位空間に属さないデータセット信号空間のデータセットにおいて2項目間の相関係数が1となる場合、その2項目は全く同じ内容を示している。また、両者の項目は将来にわたり同じ意味を有する。このため、それら2項目のうちの一方を削除してもパターン認識精度は低下しない。同様に、σ=0となる項目は、その項目の値がどのような状態でも変化しないことを意味する。σ=0となる項目は認識精度には全く寄与しないので、その項目を削除してもパターン認識精度への影響はない。したがって、図4に示すデータセットにおいては、2項目間の相関係数が1であったり、ある項目の標準偏差σが0であったりすることはない。次に、新しい信号空間のデータセットiの原特徴項目xi1,xi2,,xikの中から選択された2項目を組み合わせるすべての組み合わせに対して評価距離を算出するステップS3,S4。実施の形態1では、信号空間を含めたマハラノビス距離が評価距離として用いられる。以下、評価距離の計算方法について詳細に説明する。まず、原特徴項目のデータ値xijの平均値μjj=1,2,,kおよび標準偏差σjj=1,2,,kが求められるステップS3。平均値μjは式1に従って表わされる。標準偏差σjは式2に従って表わされる。図3に戻り、ステップS3では、原特徴項目の値xijを基準化することによってXijが求められる。基準化された値Xijは以下の式3に従って表わされる。続いて、ステップS4において、k個の原特徴項目のうちの2項目p,qの組み合わせp,qに対する評価距離Xpqが求められる。Xpqは2つの項目p,qの二次元空間におけるマハラノビス距離で与えられる。項目p,qの単相関係数をrpqとすると、相関係数行列Rpqは、以下の式4に従って表わされる。評価距離Xpq実施の形態1ではマハラノビス距離は、相関係数行列Rpqの逆行列と、2項目ベクトルTは転置を表わすを用いて、以下の式5に従って表わされる。なお、式5の右辺を項目数の2で除するかどうかはパターン認識精度には関係しない。また、評価距離Xpqの値として、式5の右辺の平方根をとってもよい。さらに、式5の右辺を項目数の2で除した値の平方根を評価距離Xpqの値として用いてもよい。複数k個の原特徴項目から選択された2項目の組み合わせの全てに対して上記の方式に従って評価距離が算出される。これにより、k個の原特徴項目に加えて、kC2={kk-1/2}個の項目の新しい項目以下では相関特徴項目と呼ぶが得られる。ステップSBステップSBにおいて、重み係数算出部63図2参照は、データごとに、複数の評価距離の少なくとも一部を複数の原特徴項目に加えて複数の新たな特徴項目を生成する。ステップSBの処理の詳細は以下の通りである。まず、重み係数算出部63は、k個の原特徴項目と{kk-1/2}個の相関特徴項目とを足し合わせて新たな特徴項目全特徴項目を生成するステップS5。この場合の特徴項目の総数はk{kk-1/2}=kk1/2となる。重み係数算出部63は、kk1/2=Kと置き、K個の特徴項目に改めて連番1,2,,Kを付与する。上記の例では、全特徴項目を生成するために全ての相関特徴項目が用いられている。ただし、複数の相関特徴項目の一部とk個の原特徴項目とによって全特徴項目が生成されてもよい。複数の相関特徴項目の全てまたは一部のいずれを用いるかは、解析後の項目の重要度の診断を行なう公知方法に依存して選択されるものであり、本発明の実施の形態を限定するものではない。続いて、重み係数算出部63は、ステップSAの処理によって準備された特徴項目jごとに、特徴項目jの値基準化された値X1j,X2j,,Xnjと出力の真値y1,y2,,ynとの間の相関の大きさに相当する重み係数w1,w2,,wKを算出するステップS6。ステップSCステップSCにおいて、予測値算出部64は、特徴項目ごとに算出された重み係数w1,w2,,wKを用いて、出力の予測値^Yを求める煩雑さを避けるためデータセット番号を省略するものとする。予測値^Yは、たとえば、重み係数w1,w2,,wKの按分によって以下の式6に従って算出される。ここで上記の重み係数を計算する際に特徴項目の値および出力の値を基準化したたとえば平均値を引く場合には、式6における特徴項目の値および出力の値の各々にもその基準化された値を用いるものとする。式3に用いられる基準化された特徴項目と区別するために、式6では、基準化された特徴項目をZ1,Z2,,ZKと表記する。βjは基準化後の特徴項目Zjの単位を補正するための係数である。また、予測値^Yは基準化された値であるので、予測値^Yを基準化する前の値に戻す操作たとえば平均値を加えるが必要であることはいうまでもない。ステップSDステップSCにおける予測値を算出する処理は、真値が判明している信号空間のデータセットに対して行なうこともできるし、真値が判明していない未知のデータセットに対しても行なうことができる。信号空間のデータセットに対して予測値^Yを求めた場合は、予測値^Yとそれに対応する真値yとの相関関係相関係数、田口の動特性のSN比などを評価して、予測精度の評価を行なう。また、使用する特徴項目の組み合わせを最適化することもできる。この操作は公知のためここでの詳細な説明は繰り返さない。一方、未知のデータセットに対して予測値^Yを求めた場合は、その予測値^Yを、予め定められたしきい値ythと比較する。これにより、たとえば良否、合否、正常または異常、健康または不健康、などといった判定および判断が実行される。そして、ステップS10においてその判断結果が出力される。実施の形態1に係る方法によれば、ステップSAの処理によって、評価距離としてマハラノビス距離を算出する。これにより、非特許文献5による方法での不具合単位空間でσ=0の場合に計算ができない、あるいは、項目Xpqが2項目間の相関を正しく示していないといった不具合を回避できる。実施の形態1によれば、多重共線性項目数k>データセット数nの場合、2つの特徴項目間の相関が1の場合、単位空間の項目の標準偏差が0の場合などがあるデータでも項目間の相関を考慮できるので、特徴項目間の相関が1の場合や項目の標準偏差が0の場合などに起因するデータ形式の制約を取り除くことができるとともに、従来の方法よりも的確な相関特徴項目を導入することができる。したがって実施の形態1によれば、パターン認識の精度を向上させることができる。変形例上記の実施の形態においては、単位空間のデータセットおよび信号空間のデータセットの両方を用いて相関項目が計算される。ただし場合によっては、単位空間のデータセットのみを用いて相関項目を計算する方法も採用することも可能である。一般に、単位空間のデータのみから相関項目を作成する場合には、Rpq=1項目pとqとの相関係数が1であるの場合、σp=0項目pの分散が0、すなわち単位空間内で値が変化しないの場合といったような特殊状況が発生するために、計算ができない、あるいは項目の一部を不用意に削除できないと考えられる。しかしながら単位空間でRpq≠1、あるいはσp≠0となるような場合であれば、単位空間データだけから相関項目を作成したほうがパターン認識精度がよいケースもある。このような場合には、ステップS1において、単位空間のデータセットのみを用いて相関項目を計算する方法を採用することも可能である。図5は、図3に示した処理の変形例を説明するためのフローチャートである。図5を参照して、ステップS1において、単位空間のデータセットのみが用いられる。他のステップの処理は、図3の対応するステップの処理と同様であるので以後の説明は繰り返さない。また、単位空間内でRpq=1、あるいはσp=0といったことが発生する場合には、原特徴項目の値Xp、Xqに、平均が0となる非常に小さい乱数を加えればよい。これにより、項目を減らすことなくデータの制約Rpq=1、あるいはσp=0を取り除くことができる。非常に小さいとは、例えば、乱数の変動幅が、対応する項目の信号空間データの平均値に対してたとえば1/100程度であることを意味する。[実施の形態2]実施の形態2では、評価距離として、MTA法マハラノビスタグチアジョイント法における距離が用いられる。この点において実施の形態2は実施の形態1と異なる。図6は、実施の形態2に係るパターン認識装置による処理の流れを説明するためのフローチャートである。図3および図6を参照して、実施の形態2では、ステップS2,S3の処理が省略されている点において図3のフローチャートと異なる。さらに、実施の形態2は、ステップS4における評価距離の算出方法の点で実施の形態1と異なる。以下、評価距離の算出方法について詳細に説明する。まず、図2に示した評価距離算出部62は、データセットの原特徴項目pの分散Vp、現特徴項目qの分散Vq、項目p,qの共分散Vpq=Vqpを式7~9に従って算出し、式10に従って分散共分散行列Vを作成する。p=1,2,,kであり、q=1,2,,kであり、p≠qである。次に、評価距離算出部62は、式11に従って、分散共分散行列Vの余因子行列Aを求める。続いて評価距離算出部62は、余因子行列Aを用いて、2つの特徴項目p,q間の相関特徴項目Xpqを以下の式12に従って算出する。なお、式12の右辺を項目数2で除してもよい。また、Xpqの値として、式12の右辺の平方根をとってもよい。さらに、式12の右辺を項目数2で除して、その値の平方根をとってもよい。いずれの場合もパターン認識精度には影響しない。実施の形態2によれば、実施の形態1と同様に、多重共線性があるデータでも項目間の相関を考慮できるので、特徴項目間の相関が1の場合や項目の標準偏差が0の場合などに起因するデータ形式の制約を取り除くことができるとともに、従来の方法よりも的確な相関特徴項目を導入することができる。したがって実施の形態2によれば、パターン認識の精度を向上させることができる。さらに、上記の方法によって算出された評価距離は、特徴項目の基準化や相関係数行列の逆行列を経由せずに求めることができる。したがって実施の形態2では、図3に示されたステップS2,S3の処理を不要とすることができる。さらに、実施の形態2によれば、特徴項目p,qの分散が0に非常に近い場合、あるいは、特徴項目p,qの相関係数が1に非常に近い場合において、計算の桁落ちによるパターン認識精度の低下を防ぐことができる。なお、新しい信号空間のデータセットを用いることを前提として上記の方法を説明した。しかし、単位空間でRpq≠1、あるいはσp≠0となるような場合であれば、単位空間データだけから相関項目を作成したほうがパターン認識精度がよいケースもある。したがってこのような場合には、実施の形態1と同じく、図6に示したステップS1の処理において単位空間のデータセットのみを用い、単位空間のデータセットから相関項目を計算してもよい。[実施の形態3]実施の形態3では、評価距離として、項目Xpの基準化値と項目Xqとの基準化値との積=XpXqが用いられる。この点において実施の形態3は実施の形態1,2と異なる。なお、実施の形態3に係るパターン認識装置による処理の流れを説明するためのフローチャートは図3に示したフローチャートと基本的に同じであり、評価距離の具体的な算出方法の点において異なる。また、実施の形態1,2と同様に、実施の形態3に係る方法では、新しい信号空間のデータセットを用いることもできるし、単位空間に属するデータセットのみを用いることもできる。実施の形態1において説明されるように、特徴項目の基準化値を求める場合には、原特徴項目の値から平均値を減算する。単位空間のデータセットのみを用いる場合には、単位空間のデータセットについて特徴項目の平均値が求められる。一方、単位空間のデータおよび単位空間に属さないデータを用いる場合は、単位空間のデータおよび単位空間に属さないデータを含めることで特徴項目の平均値が求められる。基準化値の場合、項目p,qのデータ中心は0,0の原点付近となる。このため項目pと項目qとの相関係数が正の場合は、基準価値積が正では回帰直線方向、負では回帰直線に垂直な方向への乖離を示すことになる相関係数が負の場合は逆になるが結果的に係数βの符号によって修正される。基準化値積はマハラノビス距離やMTA法の距離と似た性質をもっており、また計算が簡単になる。したがって事例によっては、実施の形態3による方法を用いた場合に、最もパターン認識精度が高くなることが期待できる。[実施の形態4]実施の形態4では、実施の形態1~3に係るパターン認識方法のステップSBの処理おいて、T法タグチ法を用いて重み係数を算出する。なお実施の形態4に係るパターン認識装置による処理の流れを説明するためのフローチャートは図3に示したフローチャートと基本的に同じである。以下、重み係数の算出方法を詳細に説明する。まず、図2に示した重み係数算出部63は、特徴項目X1,X2,,XK原特徴項目相関特徴項目と出力値yとに対して基準化を行なう。項目値の基準化の場合には、項目値からその項目の平均値が減算される。一方、出力値の基準化の場合には、出力値から、その出力値の平均値が減算される。なお、実施の形態1との区別のため、実施の形態4では、基準化後の項目値をZijと表記する。また、基準化後の出力値をYiと表記する。基準化後の項目値Zijおよび基準化後の出力値Yiは、以下の式13,14に従ってそれぞれ表わされる。項目jj=1,2,,Kにおける特徴項目Zijと出力Yiとの間の相関関係を示す尺度として、下記の式15および式16にそれぞれ示す田口の動特性のSN比ηj、およびZijとYiとの比例定数βjを計算する。ここに、である。たとえば、単相関係数では±1に漸近するため、±1付近ではほとんど重みづけ係数に差がつかない。しかしながら、ηjは原理上いくらでも大きな値をとることができるため、重み付けの感度が高まり、より精度の高い予測関係式を作成できる。また、非特許文献5の方法ではηの値が用いられていない。これにより、Sβ<Veの場合にη=0となるので使用可能項目が少なくなる。実施の形態4による方法ではηの値を用いているので、このような問題を防ぐことができる。したがって実施の形態4によれば、より感度の高い重み付けを行なうことができるので、パターン認識の精度を向上させることができる。[実施の形態5]実施の形態5においては、実施の形態4のパターン認識方法で用いられるT法での評価式のηjは、式20で示した平均の変動Sβjと、式21で示した残差Sejとの比である。ηjは、以下の式23に従って表わされる。式15において、Sβj-Vej<0の場合、ηj≡0と定義されている。これは出力の推定値を求めるための重み係数が負になるのは不適当であるためである。ηj≡0の場合、重み係数wjはwj=0となる。このため式6より明らかなように、特徴項目jは解析に使用されないことになる。図7は、Sβj-Vej<0の場合のデータの例を示した図である。図7に示されるようなデータの場合、式15における計算では、Sβ1=0.245、Ve1=0.251となり、SN比η1の分子は負になる。しかし、このデータで単相関係数の有意性を検定すると、危険率5で有意になる。このように、ηj<0であっても相関係数が有意になる場合があるが、このような特徴項目を当初から予測に加えないのは、予測精度向上の可能性を捨てていることになる。本実施の形態では、式23によって定義されるηjを用いることで、出力と特徴項目の相関係数との単調性単相関係数が大きいほどSN比も大きいを保ちながら、負にならないηjSN比を定義することができる。図8は、特徴項目と出力との関係をあらわすデータと、そのときの単相関係数、実施の形態4~6のηjとを比較して説明する図である。図8に示されるように、実施の形態4ではSN比すなわちηjが負になる場合があるのに対し、実施の形態5ではηjが常に正であることが示される。なお、実施の形態6によるηjについては後述する。また、図8に示した単相関係数とηjとの関係から、実施の形態5では出力と特徴項目の相関係数との単調性が確保されていることがわかる。したがって実施の形態5によれば、すべての特徴項目を推定式式6に用いることができるため、予測精度を向上させることができる。[実施の形態6]実施の形態6では、実施の形態4に係るパターン認識方法において、上記T法における評価式のηjを以下の式24に従って与える。ここにrjは項目xjと出力との単相関係数である。単相関係数rjの2乗であるρ=rj2は、2変数項目xjと出力yの寄与率を表す尺度である。したがって寄与率ρとその残差1-ρとの比は、上限のない正の値をとる。すなわち、上記の比は、実施の形態5におけるηjと同じ性質を有する。図7に示されるように、実施の形態6ではηjが常に正である。さらに単相関係数とηjとの関係から、実施の形態6では出力と特徴項目の相関係数との単調性が確保されていることがわかる。実施の形態6では、式24を用いてηjを算出することによって、実施の形態5と同じく、出力と特徴項目の相関係数との単調性を保ちながら、負にならないηjを定義することができる。したがって実施の形態6によれば、実施の形態5と同様に、すべての特徴項目を推定式式6に用いることができるため、予測精度を向上させることができる。[実施の形態7]実施の形態7は、パターン認識装置および方法の具体的な適用である。なお以下の説明は、本発明による効果を具体的に説明できる一例を示すものであり、本発明の範囲を限定するものではない。この実施の形態では、センサデバイスにおいて、常温の特性値を現特徴項目として用いて、高温の特性値が予測される。この場合、信号データの高温の特性値は、あらかじめ計測によって判明されており、これが解析の真値として用いられる。本実施の形態に係るパターン認識装置および方法を予測に用いる場合には、高温の特性値が未知のサンプルにおいて、常温の特性値から高温の特性値の予測が行なわれる。このような予測は、製造工程におけるオンラインの高温時特性値の計測を省略することができる。したがって調整や検査などの工数削減、および生産性向上に寄与するものである。ここで、特性値とは調整工程や検査工程においてスペック規格値があり良否管理されるような主要な管理項目をいう。たとえば圧力センサであれば、入力圧力に対応する出力電圧値が、主要特性値となる。また、別の例では、光学系製品では照射位置に必要な光量分布が得られているかどうかが重要となるので、照射位置ごとの光量の大きさ、あるいいは光量の均一性などが主要特性値となる。なお、予測したい高温時の特性値および低温時の主要特性値の数は限定されず、いくつあってもよい。たとえば光学系製品における特性値である光量分布の場合には、図8に示されるように、光の照射位置座標ごとに特性値を管理する必要がある。ここでは、その複数ありうる特性値の1つずつを予測する予測関係式を作成するものとする。その予測される特性値の1つを、ここでは出力yとして説明する。図9を参照して、原特徴項目として、特性値カーブの各入力座標p1,p2,,plにおける常温時の実測値、特性値カーブのピークでの値およびその入力座標、特性値カーブのボトムでの値およびその入力座標、ピークとボトムとの値の差、特性値カーブのピークでの入力座標と特性値カーブのボトムでの入力座標との差などの24の特徴項目を選んだ。上記以外の特性として、たとえば、カーブに複数の水平線を引いたときの交点の数あるいは交点間の距離の和などを採用するといった手法を用いることができる。なお、原特徴項目に何を採用すべきかということは、個々の技術に類する問題であるので、個別に研究および判断すべき問題である。すなわち原特徴項目の種類によって本発明が限定されるものではない。次に、選択した24項目を固定して、複数の方法を比較した。具体的には、信号空間データとして、真値高温での特性値が判明している、さまざまな出力特性をもつ20種類のデータセットを用意した。データセット数が原項目数よりも少ないため、公知の重回帰分析手法、あるいはMTシステムにおけるMT法、MTA法などを用いることができない。このため、a田口のT法を用いた場合、b非特許文献5の方法を用いた場合、c本発明の実施の形態1~3の各々に係る方法を用いた場合について比較した。なお、b,cの方法では、信号空間のデータを用いて、24個の原特徴項目k=24から276=kC2={kk-1/2}=24×23/2の相関特徴項目を作成し、原特徴項目に加えた合計で300個の特徴項目。cにおいてはさらに、重み係数として、実施の形態5における重み係数を用いた。比較評価の結果、重み係数ηを計算する過程で、aの方法では24項目中2項目、bの方法では300項目中34項目がη<0となり、解析にこれらの項目を使用することができなかった。一方、cの方法すなわち本発明の実施の形態による方法ではη<0となる項目は存在しなかった。η>0となる項目aの方法では22項目、bの方法では266項目、cの方法では300項目を使用して、信号空間データにおける高温時特性値の予測値と真値の相関係数とを複数の入力ケースの総合で比較した。図10は、田口のT法、非特許文献5の方法および本発明の実施の形態1~3の各々に係る方法の比較結果を示した図である。図10に示されるように、cによる方法によって得られた相関係数が最も高くなった。これにより、本発明の実施の形態によれば、真値をより正確に予測できることが示される。今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものでないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。"