特許

J-GLOBAL ID：200903090670390475

自動分類方法

発明者： 酒匂 裕 ,  阿部 正博
出願人/特許権者： 株式会社日立製作所
代理人 (1件)： 笹岡 茂 (外1名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平3-259784
公開番号（公開出願番号）：特開平5-073687
出願日： 1991年09月11日
公開日（公表日）： 1993年03月26日
要約：

【要約】【目的】 処理時間が短く、非線形分離問題への適用が可能であり、しかも、類似度の計算ができる自動分類方法を提供することにある。【構成】 次のステップを有する。(1)複数の既知のカテゴリのサンプルデータを複数のクラスに分割する、(2)分割されたサンプルデータが同一のカテゴリでない場合、サブクラス内のサンプルデータが同一のカテゴリになるまで、再分割を繰り返す、(3)得られたクラス、サブクラスの関係を木構造により表現し、各クラス、各サブクラス毎にそこに含まれるサンプルデータから標準データを求める、(4)未知カテゴリの入力データに対し、木構造のクラスの内、どのクラスに一番近いかを各クラスの標準データとの距離により判定し、次に、そのクラスに葉(サブクラス)がある場合には、どのサブクラスに一番近いかを、最端の葉(サブクラス)に到達するまで、同様の判定を行い、最端の葉のカテゴリを入力データのカテゴリとする。

請求項（抜粋）：

n次元データのカテゴリを決定する方法に於いて、カテゴリが既知である複数のサンプルデータを用意し、n次元空間内において互いに距離が近いデータが同一のクラス(グループ)となるように、サンプルデータを複数のクラスに分割するステップと、クラス内に属するサンプルデータが同一のカテゴリでない場合、そのサンプルデータのうちn次元空間内において互いに近いデータが同一のサブクラスとなるように、サンプルデータを複数のサブクラスに分割し、サブクラス内のサンプルデータが同一のカテゴリになるまで、この再分割を繰り返すステップと、得られたクラス、サブクラスの関係を木構造により表現し、各クラスおよび各サブクラス毎にそれに含まれるサンプルデータから標準データを求めるステップを有することを特徴とするデータの自動分類方法。

IPC (3件)：

G06F 15/70 465 ,  G06F 15/18 ,  G06F 15/36

引用特許：

審査官引用 (2件)

• 特開昭61-173387
  
• 特開昭63-298523