"互いに異なる時刻を示す複数の時刻情報と、当該複数の時刻情報のそれぞれに対応し、対応する時刻における対象物の位置を示す複数の位置情報とを記憶するためのデータ記憶部と、前記複数の時刻情報を用いて、前記複数の位置情報を時刻順に並べ替える並べ替え部と、複数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを記憶している隠れマルコフモデル記憶部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を前記隠れマルコフモデルに入力することで、前記パラメータを決定し、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルを出力するマルコフモデル出力部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を、前記決定済み隠れマルコフモデルに入力することで、前記複数の位置情報のそれぞれを時刻順で前記複数の状態のいずれかに分類する分類部とを備える分類装置。前記分類装置は、さらに、前記複数の位置情報のそれぞれに対応する複数のコンテンツを記憶するためのコンテンツ記憶部と、前記状態毎に、対応する状態に分類された位置情報に対応するコンテンツを、前記コンテンツ記憶部から読み出して出力するコンテンツ出力部とを備える請求項1記載の分類装置。前記隠れマルコフモデル記憶部は、互いに異なる数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルを記憶しており、前記マルコフモデル出力部は、前記隠れマルコフモデル記憶部に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、NNは、2以上の整数個の隠れマルコフモデルのそれぞれのパラメータを決定し、決定したパラメータをそれぞれ有するN個の決定済み隠れマルコフモデルを出力し、前記分類部は、前記N個の決定済み隠れマルコフモデルのそれぞれについて、前記複数の位置情報のそれぞれを、対応する決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに分類し、前記分類装置は、さらに、前記分類部による分類結果の妥当性を示すスコアを決定済み隠れマルコフモデル毎に算出し、算出したスコアが所定の条件を満たす分類結果を、最適な分類結果として決定する決定部と、前記決定部によって決定された分類結果を出力する分類結果出力部とを備える請求項1又は2記載の分類装置。前記決定部は、前記N個の分類結果のうち最もスコアが高い分類結果を、前記最適な分類結果として決定する請求項3記載の分類装置。前記マルコフモデル出力部は、前記隠れマルコフモデル記憶部に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、第1隠れマルコフモデルと第2隠れマルコフモデルとのそれぞれに対応するパラメータを決定し、決定したパラメータを有する第1決定済み隠れマルコフモデルと第2決定済み隠れマルコフモデルとを出力し、前記分類部は、前記第1決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに前記複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第1分類結果を生成し、前記第2決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに前記複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第2分類結果を生成し、前記決定部は、前記第1分類結果の妥当性を示す第1スコアと、前記第2分類結果の妥当性を示す第2スコアとを算出し、前記第1スコア及び前記第2スコアのうちスコアの大きい方に対応する分類結果を、前記最適な分類結果として決定する請求項3記載の分類装置。前記第1隠れマルコフモデルは、最も状態数が少ない隠れマルコフモデルであり、前記第2隠れマルコフモデルは、2番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルであり、前記決定部は、前記第1スコアが前記第2スコア以上である場合に、前記第1分類結果を前記最適な分類結果として決定し、前記第1スコアが前記第2スコアより小さい場合に、3番目に状態数が少ない第3隠れマルコフモデルのパラメータを前記マルコフモデル出力部に決定させる請求項5記載の分類装置。前記決定部は、M番目Mは、2以上の整数に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコアが、M-1番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコア以下となるまで、パラメータの決定を前記マルコフモデル出力部に繰り返させる請求項6記載の分類装置。前記分類装置は、さらに、隠れマルコフモデルの状態数を示すユーザからの指示を受け付ける指示受付部を備え、前記隠れマルコフモデル記憶部は、互いに異なる状態数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルを記憶しており、前記マルコフモデル出力部は、前記指示受付部によって受け付けられた指示が示す状態数の状態を有する隠れマルコフモデルのパラメータを決定する請求項1又は2記載の分類装置。前記パラメータは、状態毎に、対応する確率分布を示すシンボル生起確率を含み、前記確率分布には、当該確率分布の形状に応じて、予め定められたラベルが付されており、前記分類部は、さらに、状態毎に前記ラベルを付与して、分類結果を出力する請求項1~8のいずれか1項に記載の分類装置。データ記憶部から、互いに異なる時刻を示す複数の時刻情報と、当該複数の時刻情報のそれぞれに対応し、対応する時刻における対象物の位置を示す複数の位置情報とを取得するデータ取得ステップと、前記複数の時刻情報を用いて、前記複数の位置情報を時刻順に並べ替える並べ替えステップと、隠れマルコフモデル記憶部から、複数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを取得する隠れマルコフモデル取得ステップと、前記並べ替えステップにおいて時刻順に並べられた前記複数の位置情報を前記隠れマルコフモデルに入力することで、前記パラメータを決定し、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルを出力するマルコフモデル出力ステップと、前記並べ替えステップにおいて時刻順に並べられた前記複数の位置情報を、前記決定済み隠れマルコフモデルに入力することで、前記複数の位置情報のそれぞれを時刻順で前記複数の状態のいずれかに分類する分類ステップとを含む分類方法。請求項10記載の分類方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。互いに異なる時刻を示す複数の時刻情報のそれぞれに対応付けられた、対象物の位置を示す複数の位置情報を分類する集積回路であって、前記複数の時刻情報を用いて、前記複数の位置情報を時刻順に並べ替える並べ替え部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を、複数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルに入力することで、前記パラメータを決定し、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルを出力するマルコフモデル出力部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を、前記決定済み隠れマルコフモデルに入力することで、前記複数の位置情報のそれぞれを時刻順で前記複数の状態のいずれかに分類する分類部とを備える集積回路。しかしながら、上記従来の技術においては、位置情報の時系列データを、位置情報に対応付けられた時刻の連続性が保障されたグループに分類することができないという課題がある。例えば、周遊旅行などにおいて記録された位置情報の時系列データの分類を行う場合を想定する。図1に示すように往路と復路とでほぼ同じ経路を移動した場合、あるいは、同じ街を何度も観光に訪れるような場合など、異なる機会に記録された位置情報が物理的に近接していると、互いを区別することができなくなる。これにより、図1に示す分類のように、地点B、地点C及び地点Dのそれぞれには、往路で記録された位置情報と復路で記録された位置情報とが分類される。このように、分類結果が、人にとって無意味なパターンとしてモデル化されてしまうという課題がある。そこで、本発明は、上記従来の課題を解決するためになされたものであり、位置情報の時系列データを、位置情報に対応付けられた時刻の連続性が保障されたグループに分類することができる分類装置及び分類方法を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る分類装置は、互いに異なる時刻を示す複数の時刻情報と、当該複数の時刻情報のそれぞれに対応し、対応する時刻における対象物の位置を示す複数の位置情報とを記憶するためのデータ記憶部と、前記複数の時刻情報を用いて、前記複数の位置情報を時刻順に並べ替える並べ替え部と、複数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを記憶している隠れマルコフモデル記憶部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を前記隠れマルコフモデルに入力することで、前記パラメータを決定し、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルを出力するマルコフモデル出力部と、前記並べ替え部によって時刻順に並べられた前記複数の位置情報を、前記決定済み隠れマルコフモデルに入力することで、前記複数の位置情報のそれぞれを時刻順で前記複数の状態のいずれかに分類する分類部とを備える。これにより、位置情報の時系列データを、位置情報に対応付けられた時刻の連続性が保障されたグループに分類することができる。つまり、本構成によれば、隠れマルコフモデルを用いるので、位置情報のばらつき具合に基づいて複数の位置情報を分類することができる。位置情報のばらつき具合は、対象物が経験したイベント毎に異なっていることが多いので、イベント毎に正確に複数の位置情報を分類することができる可能性が高くなる。さらに、本構成によれば、状態遷移に制限を加えたLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを用いるので、時刻順に並べ替えた複数の位置情報の時刻の連続性が保障された分類を行うことができる。すなわち、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルは、一度遷移した状態には二度と遷移しないように制限が加えられているので、時刻順に並べ替えた位置情報を当該隠れマルコフモデルに入力することで、時刻の連続性が保障された分類を行うことができる。また、前記分類装置は、さらに、前記複数の位置情報のそれぞれに対応する複数のコンテンツを記憶するためのコンテンツ記憶部と、前記状態毎に、対応する状態に分類された位置情報に対応するコンテンツを、前記コンテンツ記憶部から読み出して出力するコンテンツ出力部とを備えてもよい。これにより、分類結果に従って、位置情報に対応付けられたコンテンツを状態毎に出力するので、状態に対応するイベント毎にコンテンツを分類して、ユーザに提示することができる。また、前記隠れマルコフモデル記憶部は、互いに異なる数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルを記憶しており、前記マルコフモデル出力部は、前記隠れマルコフモデル記憶部に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、NNは、2以上の整数個の隠れマルコフモデルのそれぞれのパラメータを決定し、決定したパラメータをそれぞれ有するN個の決定済み隠れマルコフモデルを出力し、前記分類部は、前記N個の決定済み隠れマルコフモデルのそれぞれについて、前記複数の位置情報のそれぞれを、対応する決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに分類し、前記分類装置は、さらに、前記分類部による分類結果の妥当性を示すスコアを決定済み隠れマルコフモデル毎に算出し、算出したスコアが所定の条件を満たす分類結果を、最適な分類結果として決定する決定部と、前記決定部によって決定された分類結果を出力する分類結果出力部とを備えてもよい。これにより、分類結果の妥当性を示すスコアに基づいて、複数の分類結果の中から最適な分類結果を選択するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。また、前記決定部は、前記N個の分類結果のうち最もスコアが高い分類結果を、前記最適な分類結果として決定してもよい。これにより、スコアが最も高い分類結果を最適な分類結果として決定するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。また、前記マルコフモデル出力部は、前記隠れマルコフモデル記憶部に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、第1隠れマルコフモデルと第2隠れマルコフモデルとのそれぞれに対応するパラメータを決定し、決定したパラメータを有する第1決定済み隠れマルコフモデルと第2決定済み隠れマルコフモデルとを出力し、前記分類部は、前記第1決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに前記複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第1分類結果を生成し、前記第2決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに前記複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第2分類結果を生成し、前記決定部は、前記第1分類結果の妥当性を示す第1スコアと、前記第2分類結果の妥当性を示す第2スコアとを算出し、前記第1スコア及び前記第2スコアのうちスコアの大きい方に対応する分類結果を、前記最適な分類結果として決定してもよい。これにより、スコアが高い方の分類結果を最適な分類結果として決定するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。また、前記第1隠れマルコフモデルは、最も状態数が少ない隠れマルコフモデルであり、前記第2隠れマルコフモデルは、2番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルであり、前記決定部は、前記第1スコアが前記第2スコア以上である場合に、前記第1分類結果を前記最適な分類結果として決定し、前記第1スコアが前記第2スコアより小さい場合に、3番目に状態数が少ない第3隠れマルコフモデルのパラメータを前記マルコフモデル出力部に決定させてもよい。これにより、状態数の少ない隠れマルコフモデルから順に処理を行うので、処理量を低減することができ、したがって、消費電力を低減することができる。また、前記決定部は、M番目Mは、2以上の整数に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコアが、M-1番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコア以下となるまで、パラメータの決定を前記マルコフモデル出力部に繰り返させてもよい。これにより、スコアが最も高い分類結果を最適な分類結果として選択することができるので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。また、前記分類装置は、さらに、隠れマルコフモデルの状態数を示すユーザからの指示を受け付ける指示受付部を備え、前記隠れマルコフモデル記憶部は、互いに異なる状態数の状態を有し、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルを記憶しており、前記マルコフモデル出力部は、前記指示受付部によって受け付けられた指示が示す状態数の状態を有する隠れマルコフモデルのパラメータを決定してもよい。これにより、ユーザが状態数を指定することができる。状態数は、複数の位置情報を分類するグループの個数に相当するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。また、前記パラメータは、状態毎に、対応する確率分布を示すシンボル生起確率を含み、前記確率分布には、当該確率分布の形状に応じて、予め定められたラベルが付されており、前記分類部は、さらに、状態毎に前記ラベルを付与して、分類結果を出力してもよい。これにより、分類された状態の特徴を示すラベルを付与して、分類結果を出力することができるので、ユーザは、分類された位置情報がどのような性質のグループに属するのかを知ることができる。なお、本発明は、分類装置として実現できるだけではなく、当該分類装置を構成する処理部をステップとする方法として実現することもできる。また、これらステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現してもよい。さらに、当該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能なCD-ROMCompactDisc-ReadOnlyMemoryなどの記録媒体、並びに、当該プログラムを示す情報、データ又は信号として実現してもよい。そして、それらプログラム、情報、データ及び信号は、インターネットなどの通信ネットワークを介して配信してもよい。また、上記の各分類装置を構成する構成要素の一部又は全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されていてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROM及びRAMRandomAccessMemoryなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。本発明によれば、位置情報の時系列データを、位置情報に対応付けられた時刻の連続性が保障されたグループに分類することができる。以下、本発明の実施の形態における分類装置及び分類方法について、図面を参照しながら説明する。実施の形態1まず、本発明の実施の形態1に係る分類装置の概要について説明する。本発明の実施の形態1に係る分類装置は、複数の位置情報を時刻順に並べ替え、時刻順に並べ替えた位置情報を、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルに入力することで、当該隠れマルコフモデルのパラメータを決定する。そして、決定したパラメータを有する隠れマルコフモデルに、時刻順に並べ替えた位置情報を入力することで、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類することを特徴とする。これにより、本発明の実施の形態1に係る分類装置によれば、複数の位置情報を、位置情報に対応付けられた時刻の連続性が保障されたグループに分類することができる。なお、本発明の実施の形態において、時刻の連続性が保障されているとは、位置情報の時系列データをグルーピングした結果、全てのグループにおいてグループに属する位置情報のうち、対応付けられた時刻が最も早い位置情報をA、対応付けられた時刻が最も遅い位置情報をBとしたとき、対応付けられた時刻がAより未来、かつ、Bより過去である位置情報は全て、A及びBと同じグループに属するという条件が成り立つことを意味する。また、本発明の実施の形態において、位置情報の統計的なばらつきが似ているとは、撮影位置の時系列データを所定の状態数の隠れマルコフモデルでモデリングした結果、異なる2つの位置情報が同一の状態に所属する確率が相対的に大きいことを意味する。以下では、まず、本発明の実施の形態1に係る分類装置の構成について説明する。図2は、本発明の実施の形態1に係る分類装置100の構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、本発明の実施の形態1における分類装置100は、データ記憶部110と、並べ替え部120と、隠れマルコフモデル記憶部130と、マルコフモデル出力部140と、分類部150とを備える。データ記憶部110は、互いに異なる複数の時刻を示す複数の時刻情報と、当該複数の時刻情報のそれぞれに対応し、対応する時刻における対象物の位置を示す複数の位置情報とを記憶するための記憶部である。なお、データ記憶部110は、分類装置100に着脱可能であってもよい。例えば、データ記憶部110は、HDDHardDiskDriveなどの磁気ディスク装置又はメモリカードなどである。具体的には、データ記憶部110は、位置情報の時系列データを記憶している。ここで、位置情報の時系列データは、複数の時刻情報のそれぞれに対応付けられた複数の位置情報を示すデータである。図3は、本発明の実施の形態1に係る位置情報の時系列データの一例を示す図である。位置情報の時系列データは、複数の時刻情報と複数の位置情報とを含んでいる。複数の時刻情報はそれぞれ、互いに異なる時刻を示しており、図3に示す例では、年/月/日/時/分/秒を示している。複数の位置情報はそれぞれ、複数の時刻情報のそれぞれに対応付けられ、対象物の位置を示しており、図3に示す例では、緯度/経度/高度を示している。なお、図3に示す例において、位置情報の時系列データは、複数のコンテンツのそれぞれが取得された時刻及び位置を示す複数のコンテンツ情報である。複数のコンテンツは、例えば、カメラにより取得された静止画及び動画像データである。各コンテンツ情報は、コンテンツが撮影された時刻年/月/日/時/分/秒である時刻情報と、コンテンツが撮影された場所緯度/経度/高度である位置情報と、対応するコンテンツを特定するためのコンテンツIDとを含んでいる。なお、図3に示す例は、本発明に係る位置情報の時系列データの形式を限定するものでない。例えば、位置情報の時系列データにはコンテンツIDのみを記録しておき、時刻情報及び位置情報は、コンテンツのヘッダ部を必要に応じて参照するようにしてもよい。このように、コンテンツのヘッダ部に位置情報を記録することが可能な規格としては、例えば、ExifEXchangeableImageFileがあり、コンテンツ情報としては、例えば、Exifに準拠したJPEGファイル又はMPEGファイルなどを用いることができる。また、位置情報の時系列データは、コンテンツIDを含んでいなくてもよく、複数の時刻情報と複数の位置情報とを含んでいればよい。例えば、位置情報の時系列データは、GPSなどによって取得される、対象物の移動履歴を示すデータであればよい。対象物は、時刻の経過に伴って移動又は静止を行う物体であり、例えば、人、家畜、その他動物、乗り物など各種移動体である。また、本発明に係る位置情報の時系列データにおいて、時刻情報は、図3に示すように直接的に時刻を示さずに、任意の異なる位置情報の組について、位置情報が記録された時間的な前後関係が特定できる情報でもよい。並べ替え部120は、複数の時刻情報を用いて、複数の位置情報を時刻順に並べ替える。具体的には、並べ替え部120は、データ記憶部110に記憶されている位置情報の時系列データに含まれる複数の位置情報を、時刻情報が示す時刻順に並べ替える。隠れマルコフモデル記憶部130は、複数の状態を有し、未知のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを記憶しているメモリである。なお、隠れマルコフモデル記憶部130は、分類装置100に着脱可能であってもよい。隠れマルコフモデルは、確率モデルの1つであり、複数の状態を有し、パラメータによって、確率的な状態遷移と確率的なシンボルの出力とを規定する確率モデルである。Left-to-Right型の隠れマルコフモデルは、状態遷移に制限を加えた隠れマルコフモデルの一例である。具体的には、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルは、状態Aから状態Bに遷移した後には、二度と状態Aに戻らないように規定された隠れマルコフモデルである。マルコフモデル出力部140は、並べ替え部120によって時刻順に並べられた複数の位置情報を隠れマルコフモデルに入力することで、パラメータを決定し、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルを出力する。言い換えると、マルコフモデル出力部140は、並べ替え部120によって時刻順に並べ替えられた位置情報の時系列データと、隠れマルコフモデル記憶部130に記憶された、パラメータが未知であり、複数の状態を持つLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルとを用いて、未知のパラメータを決定し、パラメータが特定されたLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを出力する。例えば、マルコフモデル出力部140は、バウムウェルチBaumWelchアルゴリズムを用いて、パラメータを決定する。分類部150は、並べ替え部120によって時刻順に並べ替えられた複数の位置情報を、決定済み隠れマルコフモデルに入力することで、複数の位置情報のそれぞれを時刻順で複数の状態のいずれかに分類する。言い換えると、分類部150は、並べ替え部120により時刻順に並べ替えられた位置情報の時系列データと、隠れマルコフモデル出力部140によりパラメータが特定されたLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルとを用いて、分類情報を生成する。例えば、分類部150は、ビタビViterbiアルゴリズムを用いて、複数の位置情報を分類する。なお、分類情報は、分類結果を示す情報であり、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類した結果を示す情報である。なお、マルコフモデル出力部140及び分類部150は、入力される時刻順に並べ替えられた複数の位置情報に対し、順序が隣り合う位置情報間の時刻の差が一定になるようにデータを補間する前処理を行ってもよい。あるいは、分類装置100は、データの補間を行う前処理部を備えていてもよい。例えば、なんらかの理由により位置情報の取得に失敗したために、対象物の移動履歴のうち、記録できなかった部分が含まれるような時系列データを入力した場合、データの記録に失敗した区間が分類結果に影響を与える可能性がある。そこで、マルコフモデル出力部140及び分類部150は、線形補間などの手段を用いて、位置情報の記録が行われていない時刻における対象物の位置を予測し、位置情報の時系列データを、時刻の間隔が一定であるようなデータに変換する。そして、マルコフモデル出力部140及び分類部150は、変換した後のデータを、隠れマルコフモデル又は決定済み隠れマルコフモデルに入力する。なお、隠れマルコフモデルの例、パラメータの決定方法及び分類方法の具体例については、後で説明する。以上のように、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルを用いて、複数の位置情報を分類する。つまり、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、複数の位置情報を時刻順に並べ替え、時刻順に並べ替えた複数の位置情報を、状態遷移に制限を加えた隠れマルコフモデルに入力することで、パラメータを決定する。そして、分類装置100は、決定したパラメータ有する隠れマルコフモデルに、時刻順に並べ替えた複数の位置情報を入力することで、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類する。この構成により、隠れマルコフモデルの状態遷移に制限を加えていることで、時刻順に並べ替えた複数の位置情報の時刻の連続性が保障された分類を行うことができる。次に、本発明の実施の形態1に係る分類装置100の動作の一例について説明する。図4は、本発明の実施の形態1に係る分類装置100の動作の一例を示すフローチャートである。まず、並べ替え部120は、互いに対応付けられた位置情報と時刻情報とを、すなわち、位置情報の時系列データを取得するS110。なお、位置情報の時系列データは、データ記憶部110に記憶されている。そして、並べ替え部120は、複数の位置情報を時刻順に並べ替えるS120。次に、マルコフモデル出力部140は、隠れマルコフモデル記憶部130に記憶されている、所定の数2以上の状態を有し、未知のパラメータを有するLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを取得するS130。具体的には、マルコフモデル出力部140は、初期化された隠れマルコフモデルのパラメータ、すなわち、隠れマルコフモデルのパラメータの初期値を取得する。ここで、隠れマルコフモデルのパラメータは、隠れマルコフモデルのモデルを定めるためのパラメータであり、状態遷移確率行列Aと、それぞれの状態が従う確率分布の母数θとを含んでいる。また、パラメータは、状態毎に、対応する確率分布を示すシンボル生起確率を含んでいてもよい。状態遷移確率行列Aは、状態の数をKとすると、K行K列の行列であり、各状態における状態遷移は、同じ状態に留まるか、又は、今までに遷移したことがない状態へ遷移するかに限定されるように初期化される。式1に初期化された状態遷移確率行列Aの一例を示す。ここで、状態遷移確率行列のi行j列の要素aijは、状態iから状態jに遷移する確率を表す。式1において、annは、0<ann<1、n=1,2,3,...,K-1を満たす。例えば、ann=0.5n=1,2,3,...,K-1とすることができる。すなわち、状態遷移確率行列Aの初期値として、同じ状態に留まる確率annと、次の状態に遷移する確率1-annとが共に等しく、0.5とすることができる。なお、式1に示す状態遷移確率行列は、一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。式1では、状態iからは、状態i及び状態i1のいずれかに遷移することができる例について示したが、状態iから状態i2などの他の状態に遷移することができてもよい。ただし、このとき、既に遷移した状態には遷移できないように、初期値が設定される。また、annの初期値も0.5には限られず、a11は0.3、a22は0.6などのように、互いに異なっていてもよい。また、状態遷移確率行列は、最初の状態例えば、状態1からは、残りのK-1個の状態に遷移することができ、次の状態例えば、状態2からは、状態1を除く、K-2個の状態に遷移することができるように、初期値が設定されていてもよい。それぞれの状態が従う確率分布の母数θは、状態の数をK、各状態が従う確率分布の自由度をLとすると、K個のL次元のベクトルθ1、θ2、θ3、...、θKであり、各ベクトルは、対応する状態が従う確率分布の母数の初期値を示す値で初期化される。なお、本発明の実施の形態においては、各状態が従う確率分布が二変量正規分布である場合を例に説明するが、他の確率分布を用いることができるのは言うまでもない。例えば、自己回帰モデルなどを用いてもよい。式2に、本発明の実施の形態1に係るそれぞれの状態が従う確率分布の母数の一例を示す。ここで、μkは、状態kが従う確率分布の期待値であり、Σkは、状態kが従う確率分布の分散共分散行列である。なお、確率分布の母数θの初期値は、色々な選び方があるが、例えば、階層的クラスタリング又はK-meansなどのクラスタリング手法を用いて得られたK個のクラスタの期待値及び分散共分散行列を初期値とすることができる。つまり、分類対象となる実データ、すなわち、データ記憶部110に記憶されている複数の位置情報を、所定のクラスタリング手法を用いて分類した場合の各状態の期待値及び分散共分散行列を初期値とすることができる。あるいは、確率分布の母数θの初期値は、予め定められた固定値でもよい。図5は、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルの一例を示す模式図である。図5は、状態数が3の隠れマルコフモデルを示している。なお、状態数は、複数の位置情報が分類されるグループの個数に相当する。図5に示すように、例えば、状態1から状態2に遷移した後は、状態1に遷移することはない。このように、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルは、同じ状態に留まるか、過去に遷移したことのない状態に遷移するかのいずれかのみを許容するようなモデルである。次に、マルコフモデル出力部140は、隠れマルコフモデルのパラメータを特定するS140。具体的には、マルコフモデル出力部140は、初期化された隠れマルコフモデルのパラメータと、並べ替えられた位置情報の時系列データとを入力として、隠れマルコフモデルのパラメータを特定する。例えば、マルコフモデル出力部140は、期待値最大化EMアルゴリズムの一例であり、一般的にBaum-Welchアルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムを用いて、隠れマルコフモデルのパラメータを決定する。ここで、本発明の実施の形態1に係るパラメータ決定の手順の一例を説明する。なお、アルゴリズムの説明のために、隠れマルコフモデルへの入力データ、すなわち、並び替えられた位置情報を式3に定義する。xlは、並び替えられた位置情報の時系列データに含まれるl番目の位置情報を示す。具体的には、xlは、l番目の緯度及び経度を示す2次元ベクトルである。まず、マルコフモデル出力部140は、位置情報の時系列データのi番目までの部分系列x1~xiが取りうる全ての状態の同時確率のうち、i番目のデータの状態πiがkとなる確率の和fkiを求める式4参照。この手続きは、forwardアルゴリズムとして知られている。次に、マルコフモデル出力部140は、位置情報の時系列データのi番目の位置情報が状態kにいたときに、i1番目からLまでの部分系列xi1~xLを出力する確率bkiを求める式5参照。この手続きは、backwardアルゴリズムとして知られている。次に、マルコフモデル出力部140は、fkiとbkiとを用いて、位置情報の時系列データにおいて、i番目のデータの状態πiがkである確率Ekiを式6により算出する。ここで、Pxは、位置情報の時系列データとして、式3に示すxが出力される確率シンボル生起確率であり、式7により算出される。ただし、式7における、elxiは、状態lの確率分布がデータxiを出力する確率であり、本発明の実施の形態1においては、式8により算出される。ただし、式8は、隠れマルコフモデルの各状態が従う確率分布を二変量正規分布とした場合における計算式であり、利用する確率分布に応じて変更が可能であることは言うまでもない。なお、式7におけるak0及びa0lについて、0は開始及び終了を意味する特殊状態を表している。すなわち、ak0は、状態kから特殊状態に遷移する確率、a0lは、特殊状態から状態lに遷移する確率を意味する。本発明の実施の形態1では、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルを使用するので、最初の状態は1であり、最後の状態はKであると決まっている。したがって、k=Kの場合、ak0=1であり、k≠Kの場合、ak0=0である。また、l=1のとき、a0l=1であり、l≠1の場合、a0l=0である。次に、マルコフモデル出力部140は、隠れマルコフモデルのパラメータを更新する。具体的には、ここまでに求めたfki、bki、Pxを用いて、状態遷移確率行列A、及び、それぞれの状態が従う確率分布の母数θを式9により更新する。なお、式9において、Aklは、以下の式10で算出される。式9に示すakl’、μk’、Σk’はそれぞれ、更新後の状態遷移確率、期待値、分散共分散行列を示す。なお、式9において、akl’の分母は、遷移先の状態が取りうる可能性全ての和を取ることを示している。マルコフモデル出力部140は、上述したようなパラメータの更新を、それぞれのパラメータの値が所定の値に収束するまで繰り返す。このとき、パラメータの値そのものではなく、パラメータの尤度が所定の値に収束するまで繰り返してもよい。そして、マルコフモデル出力部140は、収束した値をそれぞれのパラメータの値として有する隠れマルコフモデルを、決定済み隠れマルコフモデルとして分類部150に出力する。なお、マルコフモデル出力部140は、更新前のパラメータの値と更新後のパラメータの値との差が予め定められた範囲内であれば、更新前のパラメータ又は更新後のパラメータを、収束した値として決定してもよい。あるいは、マルコフモデル出力部140は、予め定められた回数だけ、上記の更新処理を繰り返してもよい。この場合、マルコフモデル出力部140は、最後の更新により得られたパラメータを有する隠れマルコフモデルを出力する。図4に戻ると、最後に、分類部150は、複数の位置情報を、隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに分類するS150。具体的には、分類部150は、時刻順に並べられた複数の位置情報を時刻順に隠れマルコフモデルに入力することで、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類する。例えば、分類部150は、Viterbiアルゴリズムを用いて、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類する。以上のように、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルを用いて、複数の位置情報を分類する。つまり、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、複数の位置情報を時刻順に並べ替え、時刻順に並べ替えた複数の位置情報を、状態遷移に制限を加えた隠れマルコフモデルに入力することで、パラメータを決定する。そして、分類装置100は、決定したパラメータ有する隠れマルコフモデルに、時刻順に並べ替えた複数の位置情報を入力することで、複数の位置情報を複数の状態のいずれかに分類する。このように、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、隠れマルコフモデルを用いるので、位置情報のばらつき具合に基づいて複数の位置情報を分類することができる。位置情報のばらつき具合は、対象物が経験したイベント観光、移動など毎に異なっていることが多いので、イベント毎に正確に複数の位置情報を分類することができる可能性が高くなる。さらに、隠れマルコフモデルの状態遷移に制限を加えていることで、時刻順に並べ替えた複数の位置情報の時刻の連続性が保障された分類を行うことができる。つまり、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルは、一度遷移した状態には二度と遷移しないように制限が加えられているので、時刻順に並べ替えた位置情報を当該隠れマルコフモデルに入力することで、時刻の連続性が保障された分類を行うことができる。以上のように、本発明の実施の形態1に係る分類装置100は、時刻順に並べ替えた複数の位置情報を、Left-to-Right型の隠れマルコフモデルに基づいて分類する。これにより、対象物が経験した順で、対象物が経験したイベント毎に、複数の位置情報を分類することができる。なお、本発明の実施の形態1では、複数の位置情報を分類したが、複数の位置情報の分類結果に基づいて、複数の位置情報に対応付けられたコンテンツを分類してもよい。図6は、本発明の実施の形態1の変形例に係る分類装置200の構成の一例を示すブロック図である。図6に示す分類装置200は、図2に示す分類装置100と比較して、新たに、コンテンツ記憶部260と、コンテンツ出力部270とを備える。コンテンツ記憶部260は、複数の位置情報のそれぞれに対応する複数のコンテンツを記憶するための記憶部である。なお、コンテンツ記憶部260は、分類装置200に着脱可能であってもよい。例えば、コンテンツ記憶部260は、HDDなどの磁気ディスク装置又はメモリカードなどである。コンテンツ出力部270は、状態毎に、対応する状態に分類された位置情報に対応するコンテンツを、コンテンツ記憶部260から読み出して出力する。コンテンツ出力部270は、例えば、ディスプレイを有し、位置情報の分類結果とともに、対応するコンテンツをディスプレイに表示する。あるいは、コンテンツ出力部270は、外部の表示装置に、分類結果とコンテンツとを出力してもよい。図7は、本発明の実施の形態1の変形例に係る分類装置200の動作の一例を示すフローチャートである。なお、分類部150が、決定済み隠れマルコフモデルに基づいて、複数の位置情報を分類する処理S150までは、図4に示す動作と同様である。コンテンツ出力部270は、分類結果に基づいて、状態毎に、分類された位置情報に対応するコンテンツを出力するS260。例えば、図8に示すように、コンテンツの一例である写真が5つの状態地点A付近、移動往路、地点B付近、移動復路、地点C付近に分類されて表示される。図1と比較すると明らかなように、コンテンツの時刻の連続性が保障されているので、すなわち、往路のコンテンツと復路のコンテンツとが同一の状態に分類されることはない。以上のように、本発明の実施の形態1の変形例に係る分類装置200では、図8に示すように、表示されるコンテンツは、撮影時刻の連続性を保障しつつ、位置情報の統計的なばらつきが似ている単位毎にグルーピングして表示される。そのため、ユーザは、周遊旅行等で撮影されたコンテンツを、重要なイベント毎にグルーピングされた態様で視聴することが可能である。グルーピングされたコンテンツは、撮影時刻の連続性が保障されているので、各グループのコンテンツは、時間的にも近接した間隔で撮影されたもので構成されている。よって、位置情報の統計的なばらつきが似ているコンテンツ同士であっても、撮影した時期が大きく異なるコンテンツは別のグループに分類して表示される。このため、ユーザはより過去の出来事を想起しやすい形でコンテンツを視聴することができる。実施の形態2本発明の実施の形態2に係る分類装置は、互いに状態数の異なるLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルのそれぞれについて、複数の位置情報を分類し、最適な分類結果を決定することを特徴とする。これにより、複数の分類結果の中から最適な分類結果を選択するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。以下では、まず、本発明の実施の形態2に係る分類装置の構成の一例について説明する。図9は、本発明の実施の形態2に係る分類装置300の構成の一例を示すブロック図である。図9に示す分類装置300は、図2に示す分類装置100と比較して、隠れマルコフモデル記憶部130と、マルコフモデル出力部140と、分類部150との代わりに、隠れマルコフモデル記憶部330と、マルコフモデル出力部340と、分類部350とを備える点と、新たに、決定部380と、分類結果出力部390とを備える点とが異なっている。以下では、実施の形態1に係る分類装置100と異なる点を中心に説明し、同じ点は説明を省略する。隠れマルコフモデル記憶部330は、未定のパラメータを有するLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルを記憶しているメモリである。複数の隠れマルコフモデルは、互いに異なる数の状態を有している。すなわち、複数の隠れマルコフモデルは、互いに状態数が異なっている。なお、隠れマルコフモデル記憶部330は、分類装置300に着脱可能であってもよい。マルコフモデル出力部340は、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、NNは、2以上の整数個の隠れマルコフモデルのそれぞれのパラメータを決定する。そして、マルコフモデル出力部340は、決定したパラメータをそれぞれ有するN個の決定済み隠れマルコフモデルを出力する。例えば、マルコフモデル出力部340は、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている全ての隠れマルコフモデルのパラメータを決定する。分類部350は、N個の決定済み隠れマルコフモデルのそれぞれについて、複数の位置情報のそれぞれを、対応する決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに分類する。これにより、分類部350は、隠れマルコフモデル毎に1つの分類結果、すなわち、全部でN個の分類結果を生成する。決定部380は、分類部350による分類結果の妥当性を示すスコアを決定済み隠れマルコフモデル毎に算出し、算出したスコアが所定の条件を満たす分類結果を、最適な分類結果として決定する。例えば、決定部380は、N個の分類結果のうち最もスコアが高い分類結果を、最適な分類結果として決定する。スコアの具体例については、後で説明する。分類結果出力部390は、決定部380によって決定された分類結果を出力する。以上のように、本発明の実施の形態2に係る分類装置300は、互いに状態数の異なるLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルのそれぞれについて、複数の位置情報を分類し、最適な分類結果を決定する。これにより、複数の分類結果の中から最適な分類結果を選択するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。次に、本発明の実施の形態2に係る分類装置300の動作について説明する。図10は、本発明の実施の形態2に係る分類装置300の動作の一例を示すフローチャートである。まず、並べ替え部120は、互いに対応付けられた位置情報と時刻情報とをデータ記憶部110から取得するS110。そして、並べ替え部120は、複数の位置情報を時刻順に並べ替えるS120。次に、マルコフモデル出力部340は、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている、複数のLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルを取得するS330。具体的には、マルコフモデル出力部340は、N個例えば、全ての隠れマルコフモデルを取得する。なお、複数のLeft-to-Right型の隠れマルコフモデルは、実施の形態1で説明したものと同様である。複数の隠れマルコフモデルは、互いに状態数が異なっているので、パラメータの初期値もそれぞれ異なっている。次に、マルコフモデル出力部340は、複数の隠れマルコフモデルのうち、分類結果が未定の1つの隠れマルコフモデルを選択するS335。そして、マルコフモデル出力部340は、選択した隠れマルコフモデルのパラメータを決定するS340。具体的なパラメータの決定方法は、実施の形態1で説明した方法と同様であるので、ここでは、説明を省略する。次に、分類部350は、決定したパラメータを有する決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに、複数の位置情報のそれぞれを分類するS350。これにより、マルコフモデル出力部340によって選択された隠れマルコフモデルに対応する分類結果が得られる。決定部380は、マルコフモデル出力部340が取得した全ての隠れマルコフモデルに対して、分類結果が得られたか否かを判定するS370。全ての分類結果が得られていない場合S370でNo、決定部380は、マルコフモデル出力部340に、次の隠れマルコフモデルを選択させ、選択させた隠れマルコフモデルのパラメータを算出させるS335に戻る。全ての分類結果が得られている場合S370でYes、決定部380は、それぞれの分類結果に対してスコアを算出し、最もスコアが高い分類結果を出力するS380。以下では、スコアの具体例、及び、その算出方法の一例について説明する。スコアは、分類結果の妥当性を示す値であり、例えば、分類結果の尤もらしさと隠れマルコフモデルのパラメータの量とに基づいて算出される値である。すなわち、スコアは、分類結果が尤もらしい程、大きく、パラメータの量例えば、状態数が多い程、小さくなる。具体的には、決定部380は、所定の情報量規準に基づいて、分類結果毎にスコアを算出する。情報量規準は、ベイズ情報量規準BIC、又は、赤池情報量規準AICなどがある。例えば、決定部380は、ベイズ情報量規準に基づいて、スコア=対数尤度-パラメータ数依存項によって、スコアを算出する。より具体的には、決定部380は、以下の式11によってスコアを算出する。なお、式11において、lは、尤度であり、pは、隠れマルコフモデルの母数の総数であり、Lはデータxの数である。尤度lは、以下の式12に基づいて算出される。式12において、Pxは、式7により算出される。なお、尤度は、隠れマルコフモデルのパラメータにより変動するため、式13のようにして算出することもできる。式13において、θは、その時点での隠れマルコフモデルのパラメータを意味する。具体的には、θは、状態遷移確率行列Aとk個の確率分布のパラメータθkを意味する。以上のように、本発明の実施の形態2に係る分類装置300によれば、互いに状態数の異なるLeft-to-Right型の複数の隠れマルコフモデルのそれぞれについて、複数の位置情報を分類し、最適な分類結果を決定する。具体的には、分類結果毎にスコアを算出し、算出したスコアが最も高い分類結果を最適な分類結果として決定する。これにより、複数の分類結果の中から最適な分類結果を選択するので、ユーザが望む分類結果を得る可能性をさらに高めることができる。なお、マルコフモデル出力部340が、2つの隠れマルコフモデルに対して、パラメータの算出及び位置情報の分類を行う場合は、2つの分類結果のうちスコアが高い方の分類結果を最適な分類結果として決定してもよい。具体的には、マルコフモデル出力部340は、まず、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、第1隠れマルコフモデルと第2隠れマルコフモデルとのそれぞれに対応するパラメータを決定する。そして、マルコフモデル出力部340は、決定したパラメータを有する第1決定済み隠れマルコフモデルと第2決定済み隠れマルコフモデルとを出力する。分類部350は、第1決定済み隠れマルコフモデルと複数の位置情報とを用いて第1分類結果を生成し、第2決定済み隠れマルコフモデルと複数の位置情報とを用いて第2分類結果を生成する。そして、決定部380は、第1分類結果の妥当性を示す第1スコアと第2分類結果の妥当性を示す第2スコアとを算出し、第1スコア及び第2スコアのうちスコアの大きい方に対応する分類結果を、最適な分類結果として決定する。また、本発明の実施の形態2では、複数の隠れマルコフモデルのそれぞれについて、パラメータの算出及び位置情報の分類を行って、スコアが最も高い分類結果を選択したが、状態数の少ない隠れマルコフモデルから順に、パラメータの算出及び位置情報の分類を行ってもよい。図11は、本発明の実施の形態2の変形例に係る分類装置300の動作の一例を示すフローチャートである。まず、並べ替え部120は、互いに対応付けられた位置情報と時刻情報とをデータ記憶部110から取得するS110。そして、並べ替え部120は、複数の位置情報を時刻順に並べ替えるS120。次に、マルコフモデル出力部340は、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている複数の隠れマルコフモデルのうち、最も状態数が少ない第1隠れマルコフモデルを取得するS430。次に、マルコフモデル出力部340は、取得した第1隠れマルコフモデルのパラメータを決定するS140。そして、マルコフモデル出力部340は、決定したパラメータを有する第1決定済み隠れマルコフモデルを出力する。次に、分類部350は、第1決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第1分類結果を生成するS150。そして、決定部380は、第1分類結果の妥当性を示す第1スコアを算出する。第1スコアの算出方法は、上述したスコアの算出方法と同様である。ここで、決定部380は、スコアの比較を行うS470が、まだ他のスコアが得られていないのでS470でYes、決定部380は、マルコフモデル出力部340に次の隠れマルコフモデルのパラメータを決定させる。具体的には、マルコフモデル出力部340は、分類結果が得られていない複数の隠れマルコフモデルのうち、状態数が最も小さい隠れマルコフモデルを隠れマルコフモデル記憶部330から取得するS475。ここでは、マルコフモデル出力部340は、隠れマルコフモデル記憶部330に記憶されている隠れマルコフモデルのうち、2番目に状態数が少ない第2隠れマルコフモデルを取得する。次に、マルコフモデル出力部340は、取得した第2隠れマルコフモデルのパラメータを決定するS140。そして、マルコフモデル出力部340は、決定したパラメータを有する第2決定済み隠れマルコフモデルを出力する。次に、分類部350は、第2決定済み隠れマルコフモデルが有する複数の状態のいずれかに複数の位置情報のそれぞれを分類することで、第2分類結果を生成するS150。そして、決定部380は、第2分類結果の妥当性を示す第2スコアを算出する。第2スコアの算出方法は、上述したスコアの算出方法と同様である。次に、決定部380は、第1スコアと第2スコアとを比較するS470。第1スコアが第2スコア以上である場合S470でNo、決定部380は、第1分類結果を最適な分類結果として決定する。そして、分類結果出力部390は、第1分類結果を出力するS480。第1スコアが第2スコアより小さい場合、すなわち、スコアが大きくなった場合S470でYes、決定部380は、3番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルのパラメータを、マルコフモデル出力部340に決定させる。これにより、マルコフモデル出力部340は、3番目に状態数が小さい第3隠れマルコフモデルを隠れマルコフモデル記憶部330から取得するS475。以降、同様にして、決定部380は、MMは、2以上の整数番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコア第Mスコアが、M-1番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応するスコア第M-1スコア以下となるまで、パラメータの算出をマルコフモデル出力部340に繰り返させる。すなわち、決定部380は、第Mスコアと第M-1スコアとを比較し、第Mスコアが第M-1スコア以下となった場合に、M-1番目に状態数が少ない隠れマルコフモデルに対応する分類結果を、最適な分類結果として決定する。以上のように、本発明の実施の形態2の変形例に係る分類装置300によれば、状態数の少ない隠れマルコフモデルから順に、パラメータの算出、及び、位置情報の分類を行う。一般的に、状態数が多い程、尤度は大きな値となり、所定の値に収束する。これに対して、状態数が多くなる程、パラメータ数は多くなる。スコアは、尤度-パラメータ数で表されるので、スコアは、状態数が大きくなるにつれて、大きくなり、所定の極大値を経た後、小さくなる。したがって、状態数が小さい隠れマルコフモデルから順に処理することで、全ての隠れマルコフモデルの処理を行う場合に比べて少ない処理量で、最も高いスコアの分類結果を得ることができる。以上のことから、本発明の実施の形態2の変形例に係る分類装置300によれば、処理量を低減しつつ、最適な分類結果を得ることができる。以上、本発明に係る分類装置及び分類方法について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を当該実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。例えば、ユーザからの指示に基づいて、隠れマルコフモデルの状態数を選択してもよい。図12は、本発明の実施の形態の変形例に係る分類装置400の構成の一例を示すブロック図である。なお、図12において、実施の形態1及び2と同様の構成については、同じ参照符号を付し、以下では説明を省略する。図12に示す分類装置400は、図2に示す分類装置100と比較して、隠れマルコフモデル記憶部130及びマルコフモデル出力部140の代わりに、隠れマルコフモデル記憶部330及びマルコフモデル出力部440を備える点と、新たに、指示受付部405を備える点とが異なっている。指示受付部405は、例えば、ユーザインタフェースであり、隠れマルコフモデルの状態数を示すユーザからの指示を受け付ける。なお、隠れマルコフモデルの状態数は、複数の位置情報を分類するグループの数に相当する。指示受付部405は、ユーザが複数の位置情報をいくつのグループに分類したいかを入力させるようなグラフィカルユーザインタフェースGUIをディスプレイなどに表示させ、ユーザからの指示を受け付ける。マルコフモデル出力部440は、指示受付部405によって受け付けられた指示が示す状態数の状態を有する隠れマルコフモデルのパラメータを決定する。具体的には、マルコフモデル出力部440は、まず、指示受付部405によって受け付けられた指示が示す状態数の隠れマルコフモデルを、隠れマルコフモデル記憶部330から取得する。そして、取得した隠れマルコフモデルに対して、時刻順に並べた複数の位置情報を入力することで、パラメータを算出する。以上の構成により、ユーザが状態数を指定することができるので、ユーザが望む分類結果を得ることができる可能性をさらに高めることができる。また、隠れマルコフモデルが有する複数の状態のそれぞれが従う確率分布には、確率分布の形状に応じて、予め定められたラベルが付されていてもよい。そして、分類部は、状態毎にラベルを付与して分類結果を出力してもよい。図13は、本発明の実施の形態の別の変形例に係る分類装置の動作の一例を示すフローチャートである。なお、分類結果を得るまでの処理S110~S150は、図4に示す処理と同様であるので、以下では説明を省略する。分類部150は、分類結果を得た後、隠れマルコフモデルが有する複数の状態のそれぞれに対応する確率分布の形状に応じたラベルを選択し、分類された各状態に付与して出力するS560。例えば、分類部150は、確率分布の形状と、当該確率分布の形状に応じて予め定められたラベルとを対応付けたテーブルを予め保持しておく。図14は、本発明の実施の形態の別の変形例に係る確率分布とラベルとの対応関係の一例を示す図である。なお、確率分布の形状は、例えば、期待値μと分散σ2との少なくとも1つによって定められる。図14に示す例では、分散σ2が小さい場合には、ラベル滞在中が対応付けられ、分散σ2が大きい場合には、ラベル移動中が対応付けられている。つまり、ラベルには、複数の位置情報のばらつきの特徴、具体的には、対象物の行動の特徴を示すような表現が用いられる。このように、確率分布の形状に応じて定められたラベルを、分類部150は、分類結果とともに出力する。ラベルを付与することで、ユーザは、分類された位置情報がどのような性質のグループに属するのかを知ることができる。したがって、例えば、位置情報に対応するコンテンツが分類された場合、ユーザは、所望のコンテンツを短時間で探すことが可能となり、操作性が高まることから、ひいては、分類装置の消費電力の削減などにも効果を奏する。また、上記の実施の形態2では、複数の分類結果から最適な分類結果を選択したが、複数の分類結果をユーザに提示し、ユーザに最適な分類結果を選択させてもよい。なお、上記の各実施の形態に係る分類装置は、典型的には半導体集積回路であるLSIとして実現される。例えば、集積回路として実現される分類装置は、図1に示す並べ替え部120と、マルコフモデル出力部140と、分類部150とを備え、各記憶部は備えていなくてもよい。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。ここではLSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応などが可能性として有り得る。さらに、上記の各実施の形態に係る分類装置を集積化した半導体チップと、画像を描画するためのディスプレイとを組み合わせて、様々な用途に応じた描画機器を構成することができる。携帯電話やテレビ、デジタルビデオレコーダ、デジタルビデオカメラ、カーナビゲーション等における情報描画手段として、本発明を利用することが可能である。ディスプレイとしては、ブラウン管CRTの他、液晶やプラズマディスプレイパネルPDP、有機ELなどのフラットディスプレイ、プロジェクターを代表とする投射型ディスプレイなどと組み合わせることが可能である。"