"オブジェクトと属性を同時にクラスタリングする共クラスタリング装置において、オブジェクトと属性間のリンク関係と、全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトとから拡張エッジ行列を生成する拡張エッジ行列生成手段と、前記生成された拡張エッジ行列を、各オブジェクトが含む属性数および各属性が属するオブジェクト数の差異の影響を防ぐことができるように正規化して正規化拡張エッジ行列を求める正規化手段と、前記求められた正規化拡張エッジ行列を固有空間に変換する固有空間変換手段と、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置されたオブジェクトからクラスタを生成するオブジェクトクラスタリング手段と、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置された属性をオブジェクトのクラスタに分類する属性分類手段と、を有し、前記属性分類手段は、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適し、一つのクラスタに強く対応する属性を前記得られたクラスタに分類し、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適さず、複数のクラスタに対応する属性を例外クラスタに分類することを特徴とする共クラスタリング装置。前記拡張エッジ行列生成手段により生成された拡張エッジ行列に対して、指定した2つのオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト内の制約、指定した2つの属性をできるだけ同じクラスタに配置する属性内の制約、および、指定した属性とオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト属性間の制約を加えて拡張エッジ行列を生成する制約導入手段を有したことを特徴とする請求項1に記載の共クラスタリング装置。オブジェクトと属性を同時にクラスタリングする共クラスタリング方法において、拡張エッジ行列生成手段が、オブジェクトと属性間のリンク関係と、全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトとから拡張エッジ行列を生成する拡張エッジ行列生成ステップと、正規化手段が、前記生成された拡張エッジ行列を、各オブジェクトが含む属性数および各属性が属するオブジェクト数の差異の影響を防ぐことができるように正規化して正規化拡張エッジ行列を求める正規化ステップと、固有空間変換手段が、前記求められた正規化拡張エッジ行列を固有空間に変換する固有空間変換ステップと、オブジェクトクラスタリング手段が、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置されたオブジェクトからクラスタを生成するオブジェクトクラスタリングステップと、属性分類手段が、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置された属性をオブジェクトのクラスタに分類する属性分類ステップと、を有し、前記属性分類ステップは、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適し、一つのクラスタに強く対応する属性を前記得られたクラスタに分類し、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適さず、複数のクラスタに対応する属性を例外クラスタに分類することを特徴とする共クラスタリング方法。制約導入手段が、前記拡張エッジ行列生成ステップにより生成された拡張エッジ行列に対して、指定した2つのオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト内の制約、指定した2つの属性をできるだけ同じクラスタに配置する属性内の制約、および、指定した属性とオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト属性間の制約を加えて拡張エッジ行列を生成する制約導入ステップを有したことを特徴とする請求項3に記載の共クラスタリング方法。コンピュータを請求項1又は2に記載の各手段として機能させる共クラスタリングプログラム。上述した非特許文献1の共クラスタリング手法では、全ての属性をいずれかのクラスタに振り分けるため、得られたクラスタに適さない属性がクラスタリング結果に含まれるという問題があった。表8のデータ2をk=3にクラスタリングした結果を表9に示す。この例では、文書d1、d2に共通に含まれるw8が文書d1を含みd2を含まないクラスタ0に割当てられている。また、文書d1、d2、d3に共通に含まれるw10が文書d3を含みd1、d2を含まないクラスタ1に割当てられている。このように、異なるクラスタに属する文書に共通して含まれる単語もどこかのクラスタに振り分けられてしまう。クラスタに含まれる文書をそのクラスタに含まれる単語でタグ付けしたり、クラスタを分類検索するためにそのクラスタに含まれる単語で特徴付けたりする場合、得られたクラスタに適さない単語は除外することが望ましい。クラスタ0に単語w7やw8をタグとして付けるのは、他のクラスタにもその単語を含む文書があるので好ましくない。また、非特許文献3の例で制約付の結果を示す表7でも、単語w2、w3がクラスタ1に振り分けられているが、クラスタ0にもその単語を含む文書が有るので好ましくない。本発明は、上記問題を解決するものであり、その目的は、得られたクラスタに適した一つのクラスタに強く対応する様な属性をクラスタに分類し、得られたクラスタに適さない複数のクラスタに対応する様な属性を例外クラスタに分類することができる共クラスタリング装置、方法、プログラムを提供することにある。上記課題を解決する本発明の共クラスタリング装置は、オブジェクトと属性を同時にクラスタリングする共クラスタリング装置において、オブジェクトと属性間のリンク関係と、全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトとから拡張エッジ行列を生成する拡張エッジ行列生成手段と、前記生成された拡張エッジ行列を、各オブジェクトが含む属性数および各属性が属するオブジェクト数の差異の影響を防ぐことができるように正規化して正規化拡張エッジ行列を求める正規化手段と、前記求められた正規化拡張エッジ行列を固有空間に変換する固有空間変換手段と、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置されたオブジェクトからクラスタを生成するオブジェクトクラスタリング手段と、前記固有空間変換手段によって固有空間に配置された属性をオブジェクトのクラスタに分類する属性分類手段と、を有し、前記属性分類手段は、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適し、一つのクラスタに強く対応する属性を前記得られたクラスタに分類し、前記オブジェクトクラスタリング手段によって得られたクラスタに適さず、複数のクラスタに対応する属性を例外クラスタに分類することを特徴としている。また、前記拡張エッジ行列生成手段により生成された拡張エッジ行列に対して、指定した2つのオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト内の制約、指定した2つの属性をできるだけ同じクラスタに配置する属性内の制約、および、指定した属性とオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト属性間の制約を加えて拡張エッジ行列を生成する制約導入手段を有したことを特徴としている。本発明によれば、得られたクラスタに適し、一つのクラスタに強く対応する属性を前記得られたクラスタに分類し、得られたクラスタに適さず、複数のクラスタに対応する属性を例外クラスタに分類することができ、適切なクラスタリングを行なうことが可能となる。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図1は本発明の共クラスタリング装置の第1の実施形態請求項1の構成を示すブロック図、図2は本発明の共クラスタリング方法の第1の実施形態請求項3のフローチャート、図3は本発明の共クラスタリング方法の第1の実施形態請求項3における共クラスタリング手順、図4は本発明の共クラスタリング装置の第2の実施形態請求項2の構成を示すブロック図、図5は本発明の共クラスタリング方法の第2の実施形態請求項4のフローチャート、図6は本発明の共クラスタリング方法の第2の実施形態請求項4における共クラスタリング手順を各々示している。第1の実施形態を示す図1において、101はネットワーク又はファイルなどからエッジ行列E、クラスタ数kなどのデータを入力するデータ入力部である。102は、前記エッジ行列Eに、全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトを追加することによって、オブジェクトと属性間のリンク関係だけでなく全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトから拡張エッジ行列E ́を生成する、拡張エッジ行列生成手段としての拡張エッジ行列生成部である。103は、各オブジェクトが含む属性数や各属性が属するオブジェクト数の差異の影響を防ぐため、前記拡張エッジ行列E ́を正規化して正規化拡張エッジ行列を求める正規化手段としての正規化部である。104は、前記正規化拡張エッジ行列を特異値分解して固有空間に変換する固有空間変換手段としての固有空間変換部である。105は、前記固有空間変換部104によって固有空間に配置されたオブジェクトからクラスタを生成するオブジェクトクラスタリング手段としてのオブジェクトクラスタリング部である。106は、前記固有空間変換部104によって固有空間に配置された属性をオブジェクトのクラスタに分類する属性分類手段としての属性分類部である。この属性分類部106は、前記オブジェクトクラスタリング部105によって得られたクラスタに適し、一つのクラスタに強く対応する属性を前記得られたクラスタに分類し、前記オブジェクトクラスタリング部105によって得られたクラスタに適さず、複数のクラスタに対応する属性を例外クラスタに分類する。107は、ネットワーク又はファイルに属性分類部106のクラスタリング結果を出力する結果出力部である。また、第2の実施形態を示す図4において、図1と同一部分は同一符号をもって示している。図4において図1と異なる点は、前記拡張エッジ行列生成部102により生成された拡張エッジ行列に対して、指定した2つのオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト内の制約、指定した2つの属性をできるだけ同じクラスタに配置する属性内の制約、および、指定した属性とオブジェクトをできるだけ同じクラスタに配置するオブジェクト属性間の制約を加えて拡張エッジ行列を生成する制約導入手段としての制約導入部200をさらに有していることにあり、その他の部分は図1と同一に構成されている。上記の第1および第2の実施形態の共クラスタリング装置は、例えばコンピュータにより構成され、通常のコンピュータのハードウェアリソース、例えばROM,RAM,CPU、入力装置、出力装置、通信インターフェース、ハードディスク、記録媒体およびその駆動装置を備えている。このハードウェアリソースとソフトウェアリソースOS、アプリケーションなどとの協働の結果、共クラスタリング装置は、図1、図4に示すように、データ入力部101、拡張エッジ行列生成部102、正規化部103、固有空間変換部104、オブジェクトクラスタリング部105、属性分類部106、結果出力部107、制約導入部200を実装する。図1の共クラスタリング装置の各部は、図2のフローチャートに示す各処理を行なって、図3に示すAlgorithm1請求項3の共クラスタリング手順を実行する。図4の共クラスタリング装置の各部は、図5のフローチャートに示す各処理を行なって、図6に示すAlgorithm2請求項4の共クラスタリング手順を実行する。次に本発明の第1、第2の実施形態の具体的構成を説明する。データ入力部101は、ネットワーク又はファイルなどから、エッジ行列Eおよびクラスタ数kを入力する図2、図5のステップS101。制約がある場合は、オブジェクト内の制約CCC,属性内の制約Crr,属性オブジェクト間の制約CrCおよびδクラスタリング精度を決めるパラメータも入力する図5のステップS101。拡張エッジ行列生成部102は、エッジ行列Eに全ての属性とリンクを持つ例外オブジェクトを追加して、拡張エッジ行列E ́を生成する図2のステップS102、図5のステップS102a。すなわち、ここで、mはエッジ行列Eの行数である。図4の制約導入部200は、式18~20のD1,D2,E′′を計算する図5のステップS102b。ここで、正規化部103は、各オブジェクトが含む属性数や各属性が属するオブジェクト数の差異を吸収するため、拡張エッジ行列を正規化する図2、図5のステップS103。すなわち、図1の正規化部103では、図3のAlgorithm1に示すように、を計算し、図4の正規化部103では、図6のAlgorithm2に示すように、を計算する。固有空間変換部104は、正規化された拡張エッジ行列Aを特異値分解して固有空間に変換する図2、図5のステップS104。すなわち、オブジェクトクラスタリング部105は、右特異ベクトルVからオブジェクトベクトルYを計算する図2、図5のステップS105。オブジェクトベクトルY=y,...,yTから例外オブジェクト、すなわちn1番目の行ベクトルを除き、この元オブジェクトベクトルYo=y1,...,vnTをk-meansクラスタリングする。この結果のクラスタ中心をc0,...,ck1,クラスタインデクスをgobjとする。属性分類部106は、k個のクラスタ中心に例外オブジェクトベクトルを追加して、拡張クラスタ中心C ́を作成する。C ́=c0,...,ck1,yn1T35次に、属性ベクトルXを式36のように計算する。そして、m個の属性ベクトルX=x1,...,xmTの行ベクトルを拡張クラスタ中心の一番近いものに分類する図2、図5のステップS106。ここで、∥∥はユークリッドノルム。結果出力部107は、ネットワーク又はファイルなどに、クラスタリング結果gattr,および,gobjを出力する図2、図5のステップS107。ここでは、本発明の第1の実施形態図1~図3に係る実施例1を説明する。データ入力部101は、表8文書d1~d3をオブジェクトとし、単語w1~w10を属性とするデータ2に示す行列Eおよびクラスタ数k=3を入力する。拡張エッジ行列生成部102は、式38のように拡張エッジ行列E ́を生成する。正規化部103は、正規化拡張エッジ行列Aを式39~41のように計算する。固有空間変換部104は、正規化拡張エッジ行列Aを式42~44のように特異値分解する。オブジェクトクラスタリング部105は、式45、46のようにオブジェクトベクトルYを計算する。そして、例外オブジェクトを除いた元オブジェクトベクトルYoをk-meansクラスタリングする。結果は表10、表11となる。属性分類部106は、表10のクラスタ中心に例外オブジェクトを追加した拡張クラスタ中心C ́を作成する表12。次に、式47の属性ベクトルを計算する。そして、Xの行ベクトルを一番近い拡張クラスタ中心に割当てる。結果は表13となる。結果出力部107は、表11のgobjおよび表13のgattrを出力する。この結果をクラスタ毎に整理すると表14となる。表14によれば、異なるクラスタの文書に含まれる単語w7、w8、w9、w10が例外クラスタに分類されていることが分かる。ここでは、本発明の第2の実施形態図4~図6に係る実施例2を説明する。データ入力部101は、表5文書d1~d3をオブジェクトとし、単語w1~w5を属性とするデータ3に示す行列E、クラスタ数k=2及び式10~16の制約条件を入力する。拡張エッジ行列生成部102は、式48のように拡張エッジ行列E ́を生成する。制約導入部200は、式49~51のようにD1、D2,E′′を計算する。正規化部103は、式52の正規化拡張エッジ行列Aを計算する。固有空間変換部104は、正規化拡張エッジ行列Aを式53~55のように特異値分解する。オブジェクトクラスタリング部105は、式56、57のようにオブジェクトベクトルYを計算する。そして、例外オブジェクトを除いた元オブジェクトベクトルYoをk-meansクラスタリングする。結果は表15、表16となる。属性分類部106は、クラスタ中心に例外オブジェクトを追加した拡張クラスタ中心C ́を表17のように作成する。次に、式58の属性ベクトルを計算する。そして、Xの行ベクトルを一番近い拡張クラスタ中心に割当てる。結果は表18となる。結果出力部107は、表16のgobjおよび表18のgattrを出力する。この結果をクラスタ毎に整理すると表19となる。表19によれば、異なるクラスタの文書に含まれる単語w2、w3が例外クラスタに分類されていることが分かる。また、本実施形態の共クラスタリング装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の共クラスタリング方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばFDFloppy登録商標Diskや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDisk-ROM、DVDDigitalVersatileDisk-ROM、CD-R、CD-RW、HDD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。"