"複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、乱数系列を用いてクラスタを初期化して前記処理対象記憶手段から取得した前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算手段と、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の相加平均、相乗平均、調和平均のいずれかが最小となるクラスタリング結果群を選択する選択手段と、を有することを特徴とするデータマイニング装置。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、乱数系列を用いてクラスタを更新するデータ集合を前記処理対象記憶手段から取得してクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算手段と、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の和が最小となるクラスタリング結果群を選択する選択手段と、を有することを特徴とするデータマイニング装置。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、前記処理対象記憶手段の前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてクラスタラベルの出現を表す確率変数とデータの特徴を表す任意の要素の出現の有無を表す確率変数との相互情報量を計算し、該相互情報量の和を求める相互情報量計算手段と、前記相互情報量の和に基づいて、データの特徴に重み付けする重み付け手段と、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングを行う重みクラスタリング手段と、を有することを特徴とするデータマイニング装置。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、前記処理対象記憶手段の前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてデータの特徴を表す任意の要素に関するクラスタ間分散とクラスタ内分散の比を計算し、その和を求める分散比計算手段と、前記クラスタ間分散と前記クラスタ内分散の比の和に基づいてデータの特徴に重み付けする重み付け手段と、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングする重みクラスタリング手段と、を有することを特徴とするデータマイニング装置。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング方法であって、クラスタリング手段が、乱数系列を用いてクラスタを初期化して処理対象記憶手段から取得した前記データ集合をクラスタリングし、クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリングステップと、相互情報量計算手段が、前記クラスタリングステップでクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算ステップと、選択手段が、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の相加平均、相乗平均、調和平均のいずれかが最小となるクラスタリング結果群を選択する選択ステップと、を行うことを特徴とするデータマイニング方法。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング方法であって、クラスタリング手段が、乱数系列を用いてクラスタを更新するデータ集合を処理対象記憶手段から取得してクラスタリングし、クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリングステップと、相互情報量計算手段が、前記クラスタリングステップでクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算ステップと、選択手段が、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の和が最小となるクラスタリング結果群を選択する選択ステップと、を行うことを特徴とするデータマイニング方法。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング方法であって、クラスタリング手段が、処理対象記憶手段から取得したデータ集合をクラスタリングし、クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリングステップと、相互情報量計算手段が、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてクラスタラベルの出現を表す確率変数とデータの特徴を表す任意の要素の出現の有無を表す確率変数との相互情報量を計算し、該相互情報量の和を求める相互情報量計算ステップと、重み付け手段が、前記相互情報量の和に基づいて、データの特徴に重み付けする重み付けステップと、重みクラスタリング手段が、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングを行う重みクラスタリングステップと、を行うことを特徴とするデータマイニング方法。複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング方法であって、クラスタリング手段が、処理対象記憶手段の前記データ集合をクラスタリングし、クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリングステップと、分散比計算手段が、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてデータの特徴を表す任意の要素に関するクラスタ間分散とクラスタ内分散の比を計算し、その和を求める分散比計算ステップと、重み付け手段が、前記クラスタ間分散と前記クラスタ内分散の比の和に基づいてデータの特徴に重み付けする重み付けステップと、重みクラスタリング手段が、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングする重みクラスタリングステップと、を行うことを特徴とするデータマイニング方法。コンピュータを、請求項1乃至4記載のいずれか1項に記載のデータマイニング装置の各手段として機能させるためのデータマイニングプログラム。上記の従来技術においては、データに付与するクラスタラベル集合は一つと考えている。しかし、一般にデータを分割する観点軸は複数ある。例えば、映像には{映画、邦画、ドラマ、...}という軸と{ドキュメンタリ、サスペンス、アドベンチャー、...}が考えられる。それぞれの軸は異なる切り口を示しており、データ解析において有用な情報である。クラスタリングは教師なし学習であるゆえ、予めクラスタにこのような名前は付いていないが、発見すべき分割軸が上記のように複数あることは多い。このような時に、従来技術では、データを分割すべき複数の軸、及び、それぞれの軸で見たときにデータが属するクラスタを発見することはできない。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、互いに独立な複数の観点軸でデータ集合をクラスタリングでき、データを分割する複数の軸、及びそれぞれの軸で見たときにデータが属するクラスタを発見することが可能なデータマイニング装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明請求項1は、複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、乱数系列を用いてクラスタを初期化して前記処理対象記憶手段から取得した前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算手段と、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の相加平均、相乗平均、調和平均のいずれかが最小となるクラスタリング結果群を選択する選択手段と、を有することを特徴とする。本発明請求項2は、複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、乱数系列を用いてクラスタを更新するデータ集合を前記処理対象記憶手段から取得してクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段でクラスタリングされた任意の2つのクラスタリング結果から、それぞれの結果毎にクラスタラベルの出現を表す確率変数に基づく相互情報量を計算する相互情報量計算手段と、前記クラスタリング結果記憶手段から、異なる乱数系列を用いたクラスタリング結果を取得して互いの相互情報量の和が最小となるクラスタリング結果群を選択する選択手段と、を有することを特徴とする。本発明請求項3は、複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、前記処理対象記憶手段の前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてクラスタラベルの出現を表す確率変数とデータの特徴を表す任意の要素の出現の有無を表す確率変数との相互情報量を計算し、該相互情報量の和を求める相互情報量計算手段と、前記相互情報量の和に基づいて、データの特徴に重み付けする重み付け手段と、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングを行う重みクラスタリング手段と、を有することを特徴とする。本発明請求項4は、複数の観点でデータ集合をクラスタリングするデータマイニング装置であって、処理対象のデータ集合が格納された処理対象記憶手段と、クラスタリング結果を格納するクラスタリング結果記憶手段と、前記処理対象記憶手段の前記データ集合をクラスタリングし、前記クラスタリング結果記憶手段に格納するクラスタリング手段と、前記クラスタリング結果記憶手段に格納されている、これまでにクラスタリングした結果についてデータの特徴を表す任意の要素に関するクラスタ間分散とクラスタ内分散の比を計算し、その和を求める分散比計算手段と、前記クラスタ間分散と前記クラスタ内分散の比の和に基づいてデータの特徴に重み付けする重み付け手段と、重み付けされた特徴を用いてクラスタリングする重みクラスタリング手段と、を有することを特徴とする。上記のように本発明によれば、ベクトルで表されるデータをクラスタリングすることにより、そのクラスに大きく寄与している要素を求め、異なる要素の重みを上げて分類し、2つの分類が互いに独立な事象となるようにすることで、互いに独立な複数の観点軸でデータ集合をクラスタリングでき、データを分割する複数の軸、及びそれぞれの軸で見たデータが属するクラスタを発見することが可能となる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。本発明の基本的な考え方は、複数の観点軸によるクラスタリング結果が互いに独立になるようにすることで、異なる観点軸を発見することである。すなわち、任意の2つのクラスタリング結果を見たとき、それぞれの結果ごとにクラスタラベルの出現を表す確率変数X,Yを定義して同時確率分布と周辺確率分布とを考えたとき、この2つの確率変数の相互情報量をゼロあるいはなるべく小さくするようにクラスタリングを行うということである。図1は、本発明の一実施の形態におけるデータマイニング装置のハードウェア構成を示す。同図に示すデータマイニング装置100は、CPU11、メモリ12、ディスプレイ13、キーボード14、処理プログラム15、処理値対象記憶部16、オペレーティングシステムOS17、クラスタリング結果記憶部18から構成される。処理値対象記憶部16、クラスタリング結果記憶部18は、ハードディスク等の記憶媒体である。処理対象記憶部16には、クラスタリング対象であるデータ集合が格納されている。クラスタリング結果記憶部18は、処理プログラム15によってクラスタリングされた結果が格納される。また、メモリ12には、キーボード14から入力された値クラスタリングを行う観点軸の数、クラスタ数、処理プログラム15で処理された中間データが格納される。本実施の形態では、各特長の重みをクラスタリング結果記憶部18に格納されているクラスタリング結果への依存度に応じて変化させてからクラスタリングを行う。以下に、処理プログラム15をCPU11で実行する処理を説明する。図2は、本発明の一実施の形態におけるデータマイング処理のフローチャートである。ステップ101まず、CPU11は、処理プログラム15により、初期設定を行う。クラスタリング対象となるデータを処理対象記憶部16から読み込む。データは確率分布P={p1,...,pM}で表されるものとする。ここで、Mは確率変数の取り得る値の数である。クラスタリングを行う観点軸の数がキーボード14から入力されると、これをRと表し、また、クラスタ数がキーボード14から入力されると、これをKと表す。ステップ102クラスタリング結果の数をrと定義し、値を0に初期化する。ステップ103データの特徴を表す確率変数の取り得る値m=1,...,M毎に既に求められたクラスタへの依存度合いを表す変数Vmを定義し、値を0に初期化する。また、m番目1≦m≦Mの特徴が出現の有無1/0を表す確率変数Zmを定義する。ステップ104処理対象記憶部16に格納されている特徴m=1,...,Mとクラスタリング結果記憶部18に格納されている既クラスタリング結果jの全組合せについて、以下の処理を行う。もし、クラスタリング結果記憶部18に既クラスタリング結果がないr=0の場合は、ステップ105に移動する。j番目のクラスタリング結果におけるクラスタラベルの出現を表す出現確率変数Xjを定義し、2つの確率変数ZmとXjについてのクロス表を図3のように作成し、メモリ12に格納する。ここで、クロス表とは、異なる系統のクラスタラベルの組合せ毎のクラスタラベルの出現個数である。同図中に示しているように、Zm=1X=Ckの時の値は、である。このクロス表により、この2つの確率変数について相互情報量Iを計算してその和をとる。すなわち、という処理を行う。なお、クラスタリング対象であるデータ集合の各データの特徴がx={x1,...,xm,...,xM}のように実数ベクトルで表されるときのVmの計算は下記のようにしてもよい。あるクラスタリング結果において、クラスがCkに含まれるデータ数がNkで平均ベクトルがμk、クラスタ数画K、全ベクトルの平均がμと表されるとき、第m次元目の要素についてのクラスタ間分散とクラスタ内分散の比を求める。この値が大きいほどm次元目の特徴がクラスタの分離に寄与している。すなわち、依存していると言える。既に実施したクラスタリングがr個ある場合、これらのクラスタリング結果のクラスタに対する依存度Vmをとする。ここではj番目のクラスタリング結果におけるm次元目の特徴についてのクラスタ間分散とクラスタ内分散の比である。ステップ105ステップ104の繰り返しにより得られた依存度Vmを用い、全てのデータについて、重み付け処理を行う。具体的には、各データの確率分布Pの各確率値を、としてから、確率値の和が1になるような係数を掛ける。ステップ106必要な重み付けが施された確率分布を用い、クラスタ数をKとするクラスタリングを実施する。クラスタリングアルゴリズムとしては、文献1内山俊郎、江田毅晴、別所克人、内山匡、田邊勝義競合学習を用いたエントロピー最小基準クラスタリング法、電子情報通信学会信学技報vol110no27PRMU201027pp1391442010年5月が示すエントロピー基準の競合学習を用いてもよい。クラスタリング処理後、クラスタリング結果の数rに1を足す。ステップ107終了チェックを行う。クラスタリング結果の数rがRに達していれば終了し、達していなければステップ103に移行する。以下、図面と共に本発明の実施例を説明する。以下の実施例におけるデータマイニング装置の構成は図1と同様である。[第1の実施例]以下に、処理プログラム15の処理を説明する。本実施例では、処理プログラム15において、異なる乱数系列を用いることで異なるクラスタリング結果が得られるクラスタリング手法を用い、多数の乱数系列によりクラスタリングを行い、クラスタリング結果記憶部18に格納されたクラスタリング結果集合から、互いに独立なあるいは独立に近いクラスタリング結果群を選択する。2つのクラスタリング結果が独立な度合いは以下のようにして評価する。ある2つのクラスタリングで得られたクラスタ2系統を{x1,...,xK1、{y1,...,yK2}とすると、各データには、それぞれの系統のクラスタラベルが付与されているので、異なる系統のクラスタラベルの組合せ毎に出現個数をカウントすることができる。その結果を図4に示す。図4は、2つのクラスタリング結果のクロス表に示す。同図においてNはカウント数を示す。それぞれの系統ごとにクラスタラベルの出現を表す確率変数X,Yを定義し、図4のクロス表より、各マスのカウント数の全カウント数に対する割合から同時確率分布関数px,yx∈UX,y∈UY、各行、各列のカウント数の和の全カウント数に対する割合から周辺確率分布関数px、pyを求める。ここで、UX,UYは、それぞれ確率変数XとYが取り得る値の集合である。すると、2つの確率変数X,Yの相互情報量IX,Yは、I=HH-H6と書ける。この値が0であればこれら確率分布は独立であり、小さいほど独立に近いといえる。ここでHは確率分布の平均情報量エントロピーであり、確率分布Xのエントロピーは、と書くことができる。例えば、20個のクラスタリング結果を生成し、そこから3つの結果を選択する場合、組合せは20C31140個あり、それぞれの組合せにおいて、全ペア、すなわち、3通りの相互情報量I式6を計算して相加平均を求め、それを最も小さくする組合せを選択する。相加平均の代わりに、相乗平均、調和平均などを用いてもよい。[第2の実施例]本実施の形態におけるハードウェア構成は実施の形態と同様である。本実施例では、1個目のクラスタリングから順に実施し、2個目以降のクラスタリングでは、そこまでに実施したクラスタリング結果のクラスタに対して依存度合いが低い特徴を選択、あるいは、重みを増して用いる方法である。図5は、本発明の第2の実施例における特徴の重みを変更することによる効果の説明図である。図5aは、クラスタリング結果記憶部18から読み出された1個目のクラスタリング第1系統のクラスタリングの様子を表している。同図から分かるように、1番目の特徴の違いが顕著であり、これに基づいて縦方向のデータが類似しているとしてクラスタリングされている。例えば、洋画、邦画、ドラマのようなクラスタが形成されるとする。次に、このクラスタに依存度が低い特徴の重みを増す処理を行う。同図の例では、2番目の特徴がクラスタと無関係依存度が低いであるので、この特徴の重みを増したのが図5bである。今度は、2番目の特徴の違いが強調されており、これに基づいてクラスタリングすると横方向のデータが類似しているとしてクラスタリングが行われ、クラスタリング結果記憶部18に格納される。例えば、ドキュメンタリー、サスペンス、アドベンチャーのように、第1系統のクラスタとは異なる観点のクラスタが形成される。なお、本発明は上記の実施の形態及び実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"