JP2000172671A - Ｋ近傍法による類似予測の結果表示装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は多数のレコードからなる事例データに
対するＫ近傍法による類似予測の結果表示装置に関し，
影響度を含めた結果出力を平行軸座標グラフ上に同時に
表示できることを目的とする。 【解決手段】類似予測の結果表示装置に備えられた影響
度表示部は，類似予測の結果得られた影響度ファイルか
ら各フィールドの予測に対する影響度を読み込んで，各
フィールドの影響度の最大値と最小値を検出して各フィ
ールドの長さまたは太さの何れか一方または両方を影響
度に対応した値に設定する手段を備える。設定されたフ
ィールドの長さまたは太さの一方または両方の値に基づ
いて類似事例データの各フィールド軸の長さと太さを表
示し，軸に合わせて類似予測により得られたＫ個の類似
する各レコードのフィールド値に対応した位置をプロッ
トするよう構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はＫ近傍法による類似
予測の結果表示装置に関し，予測した結果を平行軸座標
上で表示する類似予測の結果表示装置に関する。

【０００２】類似予測手法は，複数のフィールド（特
性）により構成された多数の実際のレコード（項目）の
データ（事例データ）を基礎として，予測対象データの
予測フィールドにおけるレコード値を求める。また，予
測に影響したフィールドと事例データの中から類似する
Ｋ個のレコードをＫ近傍法により出力するものである
が，予測結果の出力は大量のテキスト出力のため理解困
難であり，出力結果を理解できる表示手法が要求されて
いる。

【０００３】

【従来の技術】図１０は類似予測に使用するデータの構
成例を示し，Ａ．は事例データ，Ｂ．は予測対象データ
である。事例データは，二次元のデータであり，列方向
はフィールドを表し，例えば，性別，年齢，年収，学歴
等をフィールドとして設けることができ，図１０のＡ．
はフィールドとしてａ〜ｆのフィールドが設けられてい
る。この中のａ，ｂ，ｃ及びｅのフィールドは連続した
数値の中の一つの数値を表し，ｄは離散数値（例えば，
男か女かに対応して「１」か「０」を表す）を表し，ｆ
も各レコードによる離散数値を表す。また，Ａ．の行方
向は個別のレコード（項目）を表し，各レコードにはＩ
Ｄ番号として，ＩＤ：１，ＩＤ：２，ＩＤ：３，ＩＤ：
4 ，・・・が割り当てられているが，個人名でもよい。

【０００４】図１０のＡ．の事例データが，各レコード
のＩＤ番号に対して，ダイレクトメールを送信した時に
返信が有ったか否かの結果に対応して，フィールドｆに
“１”か“０”を設定されているものとする。

【０００５】このＡ．に示す事例データに対し，Ｂ．に
示す予測対象データには上記の事例データと同様のレコ
ードとａ〜ｅのフィールド（ｆを除く）を持つデータが
設定されているが，予測対象データのｆのフィールドは
類似予測の処理により各レコード毎に予測値が決められ
る。なお，事例データと予測対象データの各レコードの
間には何の関係もない（図１０の例では，事例データの
各レコードは予測対象データと一致している）。

【０００６】類似予測の従来の手法を図１１を用いて以
下に説明する。

【０００７】図１１は類似予測の処理の流れを示す。図
中，８０と８１は上記図１０に示す事例データと予測対
象データを表し，８２は選択数Ｋを表し，８３は類似予
測の処理，８４〜８６は類似予測の処理により得られる
各データであり，８４は予測によって得られた予測結
果，８５は各フィールドの影響度，８６は類似事例Ｋ個
のテキストデータ（レコードと同じ），８７は類似予測
結果表示装置である。また，８８は類似予測結果の表示
例である。

【０００８】事例データ８０，予測対象データ８１及び
選択数Ｋ（例えばＫ＝１０とする）が入力されると類似
予測の処理８３が実行される。この類似予測の処理では
事例データ８０を使用して，予測対象データ８１の各レ
コード毎にそのレコードの中のそれぞれのフィールドに
ついて類似しているフィールドを持つレコード（ＩＤ番
号）を指定された個数（Ｋ個）だけ選択する。すなわ
ち，事例データ８０の中から予測対象データの１つのレ
コードに対して類似するＫ個のレコードを選択する。図
１１の例では符号８６に示すように類似事例Ｋ個のテキ
ストデータ（レコード）として，各レコードＩＤ毎に１
０個のレコード番号がテキスト形式で出力される。すな
わち，レコードＩＤ：１については，類似事例のレコー
ド番号として２，８，４，２７，１（抽出対象の元と同
じレコード番号），７，８，５５，２７，１２の合計１
０個である。同様にレコードＩＤ：２，ＩＤ：３につい
てもそれぞれ図に示すような１０個のレコード番号が選
択される。

【０００９】また，類似予測の処理８３により，類似事
例Ｋ個のテキストデータ８６に含まれたＫ個のレコード
の各フィールドの影響度（重み）を表すデータ８５を用
いて，予測対象データ８１の各レコード番号（ＩＤ：
１，ＩＤ：２，…等）毎に予測フィールド（データ８１
のｆの列）に設定する予測値を決定して，予測結果８４
を出力する。この場合の予測値としては，例えば，ダイ
レクトメールが返信される可能性が高いことが予測され
る場合（従って，ダイレクトメールを送信する必要があ
る場合）を“１”とし，その可能性が低い場合を“０”
とする。但し，“１”と予測した場合にも，その確率
（返信される可能性の確率）１００％であるのか，６０
％であるのかといった根拠となる数値を含めて出力する
場合もあり，“０”と予測した場合にも同様である。

【００１０】このようにして，類似予測結果として，８
４〜８６の各データが得られると，プリンタまたは表示
装置にこれらのテキストデータが印刷または表示され
る。

【００１１】また，類似予測結果表示装置８７により，
類似事例Ｋ個のテキストデータ８６と予測結果８４を含
めた表示をする方法がある。すなわち，類似する複数の
レコードを視覚的に理解できるようにするため，平行軸
座標グラフが用いられる。平行軸座標グラフは，図１１
の類似予測結果の表示例８８として概要を示すが，図１
２，図１３を用いて以下に説明する。

【００１２】図１２は類似予測を行う前の平行軸座標グ
ラフを表し，上記図１０のＢ．の予測対象データ８１に
示すフィールドａ〜ｅを持つレコードの中の予測する前
の６個のレコードを平行軸グラフにより表示したもので
ある。図１２のＡ．はグラフを表し，Ｂ．は平行軸座標
グラフの類似予測前の予測対象データのデータ構造を表
し，フィールド（図ではfield で表す，以下同じ）ａ〜
フィールドｅについて，それぞれ，数値の特性（連続値
か，０か１のようなカテゴリ値か），最大値，最小値等
のデータが設定される構造となっている。このデータ構
造に基づいて，Ａ．に示すように，各フィールドについ
てそれぞれの最小値と最大値が設定されて，その間に各
レコードの値に対応する点が抽出され，各抽出点を線に
より結ぶことにより平行軸座標グラフが描かれる。

【００１３】次に図１３は類似予測をした後の予測結果
表示の平行軸座標グラフを表し，上記図１２と同様に
Ａ．には類似予測の対象となった各レコードのａ〜ｅか
らなる各フィールドを表す平行軸座標グラフが表示され
ると共に予測結果（この場合は，カテゴリー値である
“１”か“０”の値）を表す予測フィールドｆが表示さ
れている。図１３のＢ．はＡ．に表示された各レコード
のデータ構造を表し，各レコードのフィールドａ〜ｅと
予測フィールドｆの情報が格納されている。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】上記したように従来の
類似予測によって出力した結果の表示は，予測する前の
データの分布を表示する平行軸座標グラフと同様の予測
結果表示の平行軸座標グラフにより表示するか，予測結
果用の別のグラフ，例えば折れ線グラフを用いるか，ま
たは大量のテキストを出力（上記図１１の類似事例Ｋ個
のテキストデータ）するかの何れかの方法であった。

【００１５】しかし，これらの予測前と予測後のグラフ
が異なると予測する前と後のデータの関係がつき難く，
また大量テキスト出力では結果の正当性が理解しにくい
という問題があった。

【００１６】また，予測前と予測後を同じ平行軸座標グ
ラフで表示した場合も，単に予測フィールドの値が付加
されるだけで，予測結果に対する影響度等が表示されて
なく予測の正当性を理解することができないという問題
があった。

【００１７】本発明は類似予測の出力結果の表示におい
て影響度を含めた結果出力を平行軸座標グラフ上に同時
に表示でき，且つ類似予測手法の正当性を表現できるＫ
近傍法による類似予測の結果表示装置を提供することを
目的とする。

【００１８】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の第１の原
理構成である。図中，１は類似予測の結果表示装置，２
は影響度表示部，２０は影響度の最大・最小値検出手
段，２１は影響度に応じて各フィールド軸の長さ（太
さ）を割り当てるフィールド軸サイズ決定手段，２２は
フィールド軸へのレコードのプロット手段，４は表示
部，５は従来技術と同様にＫ近傍法の類似予測の処理を
行う類似予測部，５ａ〜５ｃは類似予測部５から出力さ
れる予測結果であり，５ａは影響度ファイル，５ｂは類
似事例（Ｋ個／レコード（１レコードに対してＫ個））
データ，５ｃは予測対象データの各レコードに対する予
測結果データであり，５ｄ，５ｅは類似予測を行う時に
使用するデータであり，５ｄは事例データ，５ｅは予測
対象データ，５ｆは設定された類似事例の選択数Ｋの値
である。

【００１９】図２は本発明の第２の原理構成である。図
中，１，５ｂ，５ｃの各符号は上記図１と同様であり説
明を省略する。３は類似事例の表示部，３０は事例デー
タ５ｄの各フィールド別にそれぞれの最大値（最大距
離）を検出するフィールド対応最大距離検出手段，３１
は類似予測部５から出力された類似事例（Ｋ個）データ
から各レコードに対して類似するＫ個のレコードが配置
される類似レコード番号テーブルを作成する類似レコー
ド番号テーブル作成手段，３２は指定されたレコードを
基準レコードとして，その基準レコードの各フィールド
の値を基準（原点）として各類似レコードのフィールド
値（事例データの値）との差を算出する基準レコード対
応のフィールド別距離計算手段，３３は各類似レコード
について前記フィールド別距離計算手段３２により求め
た値に従って上記のフィールド軸上にプロットするプロ
ット手段である。

【００２０】本発明の第１の原理構成は，図１に示す類
似予測部５で従来と同様に事例データ５ｄ，予測対象デ
ータ５ｅを用いたＫ近傍法による類似予測を行って，類
似事例の選択数Ｋの値５ｆに従って，影響度ファイル５
ａ，類似事例データ５ｂ，及び各レコードの予測フィー
ルドに値が設定された予測結果データ５ｃが出力される
と，類似予測の結果表示装置１へ入力される。類似予測
の結果表示装置１では，影響度表示部２が駆動され，影
響度の最大・最小値検出手段２０が影響度ファイル５ａ
からデータを取り出して影響度の最大値と最小値を検出
する。次に，検出された最大値と最小値に基づいて，各
フィールドを表示するフィールド軸のサイズ（長さと幅
（太さ）の一方または両方）をそれぞれの影響度に対応
して決定する。この場合，影響度が大きいものは，フィ
ールド軸の長さを長くし（線を太くし），影響度が小さ
いものは短く（細く）する。各フィールドのフィールド
軸のサイズが決まると，次にフィールド軸へのレコード
のプロット手段２２により，類似事例データ５ｂの各レ
コード（Ｋ個）を事例データ５ｄから取り出して，上記
のサイズが決定した各フィールド軸上に各レコードの値
に対応した位置にプロットして各位置を線で結合した表
示を行う。

【００２１】このような構造を持つ平行軸座標グラフを
表示することにより類似予測の結果を表示することで，
どのフィールドの影響度が大きく，どのフィールドが影
響度が小さいかが分かり，各フィールドにおける各レコ
ードの値の影響を直ちに理解することができる。

【００２２】本発明の第２の原理構成は，図２には図示
省略されているが上記図１の類似予測部５から類似事例
データ５ｂ，及び予測結果データ５ｃが出力されて結果
表示装置１へ入力され，同時に事例データ５ｄ，予測対
象データ５ｅ，選択数Ｋの値５ｆも入力される。結果表
示装置１の類似事例の表示部４は，フィールド対応最大
距離検出手段３０が事例データ５ｄの各フィールド別に
それぞれの最大値（最大距離）を検出してデータ構造フ
ァイル３ａに保持する。また，類似レコード番号テーブ
ル作成手段３１が類似事例データ５ｂから各レコードに
対して類似するＫ個のレコードが配置される類似レコー
ド番号テーブル３ｂを作成する。また，フィールド別距
離計算手段３２が指定されたレコードを基準レコードと
して，その基準レコードの各フィールドの値を基準（原
点）として各類似レコードのフィールド値（事例データ
の値）との差を算出し，プロット手段３３が各類似レコ
ードについて前記算出した値に従って上記の各フィール
ド軸上にプロットして表示部４に表示する。

【００２３】

【発明の実施の形態】図３は実施例１の影響度表示の処
理フローであり，上記図１の類似予測の結果表示装置１
を情報処理装置（コンピュータ）により構成して影響度
の表示部４の機能を実現するためのフローである。ま
た，図４は平行軸座標グラフの類似予測後のデータ構造
を示し，図５は実施例１の影響度を含む平行軸座標グラ
フの例である。

【００２４】類似予測の結果表示装置の情報処理装置に
対し，類似予測部から影響度ファイル，類似事例データ
及び予測結果のデータが入力されると，結果表示装置の
中の影響度の表示制御の処理が実行される。最初に影響
度のファイルの読み込みが行われ（図３のＳ１），読み
込まれた各フィールド毎の影響度の数値が平行軸座標グ
ラフの類似予測後のデータに対し追加される（同Ｓ
２）。これにより，図４に示すようなデータ構造が得ら
れる。次に各フィールドの影響度を判別し最大値と最小
値を求め，各フィールド軸の長さと太さ（または線幅）
を決定する（同Ｓ３）。この実施例では，各フィールド
の軸の長さと太さの両方を影響度に比例する値にしてい
るが，その一方だけでも良い。次に各類似するレコード
のフィールド値に応じてフィールド軸上の位置にプロッ
トし，軸に合わせてレコードラインをプロットする（図
３のＳ４）。

【００２５】図５に図３の処理フローにより作成された
実施例１による影響度を含む平行軸座標グラフの例を示
す。この例では，フィールド２と予測フィールドの影響
度が大きく（重い）ため，そのフィールド軸の長さが長
く，太さも大になっており，フィールド１や，フィール
ド３は影響度が小さく，それに対応してフィールド軸の
長さや太さが小さい値となっており，近似する割合が各
フィールドの影響度に対応してどの程度であるかを理解
し易くなっている。

【００２６】図６は実施例２の類似事例表示の処理フロ
ーであり，上記図２の類似予測の結果表示装置１を情報
処理装置（コンピュータ）により構成して類似事例の表
示部３の機能を実現するためのフローである。また，図
７は実施例２による類似事例の平行軸座標グラフの例，
図８は実施例２による類似事例Ｋ個のレコードの平行軸
座標グラフの表示例である。

【００２７】図７について説明すると，Ａは予測対象デ
ータ構造を示し，フィールド（field)情報１〜５及び予
測フィールド（field)情報の６個のフィールド情報で構
成され，各フィールド情報について，数値の属性（連続
値またはカテゴリ値），最大値（連続値の場合），最小
値（連続値の場合）及びこの実施例により使用する最大
距離の各値を備え，その後に各レコード（ｒ１，ｒ２，
・・・で表示）を構成する各フィールド情報が設定され
ている。図７のＢは類似レコード番号テーブルであり，
各レコードｒ１，ｒ２，・・・に対してそれぞれに類似
するＫ個のレコード番号が設定されている。図７のＣは
事例データ構造であり，各事例のレコード（レコードｒ
１，ｒ２，・・・）に対応して，それぞれを構成するフ
ィールド１情報〜フィールド６情報が設定される。

【００２８】図７及び図８を参照しながら図６の処理フ
ローの説明をすると，類似予測の結果表示装置に対し，
類似予測部から類似事例データ及び予測結果のデータが
入力されると，この実施例２による類似事例の表示制御
が実行される。最初に，各フィールドの最大距離を決定
し，各フィールドテーブルに最大距離を追加する（図６
のＳ１）。これにより図７のＡに示すように予測対象デ
ータ構造の各フィールド情報について決定された最大距
離が設定される。

【００２９】次に追加された最大距離に基づいて類似レ
コードファイルを読み込んで類似レコード番号テーブル
が作成される（図６のＳ２）。これにより，図７のＢに
示すテーブルが得られる。続いて，予測対象フィールド
のレコード番号から類似レコード番号テーブルへのリン
ク構造を作成する（図６のＳ３）。これにより，図７の
Ａの予測対象データ構造の中の予測フィールド情報の各
行に設定された各レコードｒ１，ｒ２，・・・が格納さ
れた領域には，図７のＢに示すテーブル内の各レコード
ｒ１，ｒ２，・・・の類似レコード番号が格納された位
置（行方向の位置）を示すリンク情報（またはポイン
タ）が格納される。

【００３０】次に類似レコード番号から事例データテー
ブルへリンク構造が作成される（図６のＳ４）。図７の
例では，図７のＢ内に設定された各Ｋ個の類似レコード
番号を表す数字（数字「１」，「９」，「２」，「１
２」，・・等）は，図７のＣに示す事例データのデータ
構造の中の行数に対応付けるようリンク構造が作成され
る。例えば，数値「２」のレコード番号に対応する事例
データは図７のＣの２行目の「ｒ２」で表示された行の
各フィールド情報から得られる。

【００３１】続いて，指定したレコード番号（基準とな
るレコード）のフィールド値とそのレコードに対して類
似するレコード番号（Ｋ個）のフィールド値との距離を
計算して，平行軸座標グラフにプロットする（図６のＳ
５）。

【００３２】この結果，図８に示すようなグラフの例が
得られる。この場合，各フィールド軸の長さは最大距離
が異なっていても同じ長さになるよう設定されている。
そして，指定したレコード番号（基準レコード）が持つ
各フィールド１〜６の値を各フィールド軸の原点（零
点）として，各類似レコードの各フィールドのプロット
位置は基準レコードの対応するフィールドとの差の値を
表す。

【００３３】これにより，指定レコードと類似レコード
（Ｋ個）との類似する程度が各フィールドについて原点
からどれだけ離れているか（差分がどれだけか）を視覚
的に容易に確認することができる。

【００３４】上記図６乃至図８に示す実施例２の構成で
は，図７に示すように予測対象データ構造中に各フィー
ルド毎に最大距離を求めて，その最大距離に対して，指
定されたレコード番号（基準レコード）と類似事例の各
レコード番号のフィールドとの差分の値をプロットして
いるが，各フィールドの軸長は各フィールドに対して同
じ（フィールド間で最大距離は異なるがフィールド軸長
を変える必要性がない）にしている。

【００３５】図９は実施例３の類似事例のレコードの説
明図であり，Ａ．は実施例３の予測対象データ構造を示
し，Ｂ．は実施例３の類似事例のレコード表示の平行軸
座標グラフである。

【００３６】処理フローは上記図６と同様であるため図
示省略したが，この実施例３では上記図６のステップＳ
１において，類似予測部（図１の５）から影響度ファイ
ル（図１の５ａ）を受け取って予測対象データ構造（図
７のＡ）の各フィールドに対して影響度を設定する点が
相違すると共に，図６のステップＳ５において，レコー
ド番号のフィールド値との距離を計算しプロットする場
合に，各フィールドの軸の長さ及び太さ（幅）を影響度
に比例した値に設定して決定し，その軸上に各レコード
のフィールドの値をプロットとしてラインを表示する点
が相違する。

【００３７】このように影響度によりフィールド軸の長
さと太さを変更することにより，図９に示すよう平行軸
座標グラフが表示される。

【００３８】この実施例３に示す表示を行うことで，距
離と影響度の関係では，距離が大きく離れている時で
も，影響度が大きいために実際の距離よりも近似して表
示することができ，距離が小さく指定レコードに近似し
ている場合でも影響度が小さい場合には実際の距離より
も離して，近似しないように表示することができ，Ｋ個
の近傍のレコードを実際の距離を歪める形式で表示する
ことで，近似の実質的な程度を表現することが可能とな
る。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば，類似予測の出力結果の
表示において，予測結果に影響を及ぼすフィールドにつ
いて視覚化して重要なフィールドとそうでないフィール
ドとのレコードの相違を明確に区別することができる。
また，指定レコードとＫ個の類似事例レコードとの距離
を視覚的に簡単に表示することが可能となった。

【００４０】更に，指定レコードとＫ個の類似事例レコ
ードとの相違が影響度に応じたフィールド軸の長さ等を
変えた表示により有効に表示することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の原理構成を示す図である。

【図２】本発明の第２の原理構成を示す図である。

【図３】実施例１の影響度表示の処理フローを示す図で
ある。

【図４】平行軸座標グラフの類似予測後のデータ構造を
示す図である。

【図５】実施例１の影響度を含む平行軸座標グラフの例
を示す図である。

【図６】実施例２の類似事例表示の処理フローを示す図
である。

【図７】実施例２による類似事例の平行軸座標グラフの
例を示す図である。

【図８】実施例２による類似事例Ｋ個のレコードの平行
軸座標グラフの表示例を示す図である。

【図９】実施例３の類似事例のレコードの説明図であ
る。

【図１０】類似予測に使用するデータの構成例を示す図
である。

【図１１】類似予測の処理の流れを示す図である。

【図１２】類似予測を行う前の平行軸座標グラフを表す
図である。

【図１３】類似予測をした後の予測結果表示の平行軸座
標グラフを表す図である。

【符号の説明】

１ 類似予測の結果表示装置 ２ 影響度表示部 ２０ 影響度の最大・最小値検出手段 ２１ フィールド軸サイズ決定手段 ２２ プロット手段 ４ 表示部 ５ 類似予測部 ５ａ 影響度ファイル ５ｂ 類似事例（Ｋ個）データ ５ｃ 予測結果データ ５ｄ 事例データ ５ｅ 予測対象データ

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の特性に対応する各フィールドの値
   によって特徴付けられた多数のレコードからなる事例デ
   ータに対するＫ近傍法による類似予測の結果表示装置に
   おいて，前記類似予測の結果表示装置は影響度表示部を
   備え，前記影響度表示部は，類似予測の結果得られた影
   響度ファイルから各フィールドの予測に対する影響度を
   読み込んで，各フィールドの影響度の最大値と最小値を
   検出して各フィールドの長さまたは太さの何れか一方ま
   たは両方を影響度に対応した値に設定する手段と，前記
   設定された影響度に対応した値に基づいて類似予測の結
   果得られた類似事例データの各フィールド軸の長さと太
   さを表示し，前記軸に合わせて前記類似予測により得ら
   れたＫ個の類似する各レコードのフィールド値に対応し
   た位置をプロットすることを特徴とするＫ近傍法による
   類似予測の結果表示装置。
2. 【請求項２】 複数の特性に対応する各フィールドの値
   によって特徴付けられた多数のレコードからなる事例デ
   ータに対するＫ近傍法による類似予測の結果表示装置に
   おいて，前記結果表示装置は，前記類似予測の結果得ら
   れたＫ個の類似事例を表示する類似事例表示部を備え，
   前記類似事例表示部は，多数の予測対象のレコードにつ
   いてそれぞれのフィールド情報と予測対象フィールドと
   を含む予測対象データと，予測対象データの各フィール
   ド毎にそれぞれの最大距離を検出して予測対象データに
   付加する手段と，レコード番号対応にそれぞれの類似レ
   コード番号を格納したテーブルを作成する手段と，指定
   レコード番号のレコードのフィールドと各類似レコード
   のフィールドとの距離を計算して，計算結果である差の
   値に応じて前記各フィールドの最大距離中の対応する位
   置にプロットして，指定レコード番号を基準とする類似
   事例の差分を表示することを特徴とするＫ近傍法による
   類似予測の結果表示装置。
3. 【請求項３】 請求項２において，前記予測対象データ
   構造の中の予測フィールド情報中に，各レコードの予測
   値と共に前記類似レコード番号テーブルへのリンク情報
   を格納し，前記類似レコード番号に格納された各事例デ
   ータのレコード番号に対応する各レコードのフィールド
   情報を，事例データを構成する各フィールド情報の中の
   各レコード番号に対応する位置に格納することを特徴と
   するＫ近傍法による類似予測の結果表示装置。
4. 【請求項４】 請求項２または３において，前記類似事
   例表示部は，予測対象データの各フィールド毎に前記予
   測結果として得られた影響度を前記予測対象データに付
   加する手段を備え，指定レコード番号のレコードのフィ
   ールドと各類似レコードのフィールドとの距離を計算し
   て，計算結果である差の値に応じて前記各フィールドの
   最大距離中の対応する位置にプロットする時，前記各フ
   ィールドの最大距離を各フィールド毎の前記影響度に対
   応したフィールド軸の長さまたは太さの何れか一方また
   は両方を表示して，該フィールド軸上に各レコードのフ
   ィールド値に対応した位置にプロットすることを特徴と
   するＫ近傍法による類似予測の結果表示装置。