JP2016126771A5 - - Google Patents

Claims (11)

1. コロプレスマップを設計するコンピュータにより実行される方法であって、
   地図、および前記地図のそれぞれの領域における統計的変数を表す数値（ｘ₁，…，ｘ_n）の数（ｎ）を設けるステップと、
   予め定められた数（Ｋ）のクラスタに対し、前記数値の最適Ｋ平均クラスタリングを算出するステップであって、前記算出するステップは、前記予め定められた数のクラスタに対応する回数、前記数値の数に等しい次数（ｎ）の正方行列に適用される線形時間行最小検索アルゴリズムを反復することを含む、ステップと、
   それぞれの配色を、前記算出されたクラスタリングの各々のクラスタに割り当てるステップと、
   それぞれの数値が設けられる前記地図の全ての領域において、前記それぞれの数値が属する前記クラスタに割り当てられた前記配色を適用するステップと
   を備えたことを特徴とする方法。
2. 予め定められた色を設けるステップをさらに備え、それぞれのクラスタに割り当てられた前記配色は、前記それぞれのクラスタの前記数値によって決まる前記予め定められた色の明度であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. それぞれのクラスタに割り当てられた前記配色は、前記それぞれのクラスタの中心の値によって次第に決まる前記予め定められた色の明度であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記数値（ｘ₁，…，ｘ_n）は、記憶およびインデックス付けされ、前記算出するステップ内での反復は、それぞれの反復ランクにおいて、および前記数値の数（ｎ）未満のインデックス（ｊ）ごとに、前記正方行列（Ｈ）に適用される線形時間行最小検索アルゴリズムに従って、それぞれの反復ランクに対応するクラスタの数で、それぞれのインデックス（ｉ＜＝ｊ）未満でインデックス付けされた数値（ｘ_i）のサブセットに対して達成可能な最小全歪み（ＴＤ_min（ｊ，ｋ））の算出を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 各々のそれぞれの反復ランク（ｋ）において、および前記数値の数（ｎ）未満のインデックス（ｊ）ごとに、行インデックス（ｉ）ごと、および列インデックス（ｊ）ごとに、行列エントリ（Ｈ（ｉ，ｊ））は、
   前記行インデックスに先行するインデックス（ｉ−１）に対する前の反復において算出された最小全歪み（ＴＤ_min（ｉ−１，ｋ−１））と、
   前記行インデックスと前記列インデックスとの間の前記数値の連続するサブセットの歪み（ｄｉｓｔｏ（ｉ，ｊ））
   の合計に対応することを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 各々のそれぞれの反復ランク（ｋ）において、行最小検索アルゴリズムによって返されるインデックス（Ｃｕｔ_min（ｊ，ｋ））を記憶するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記算出するステップにおいて、前記記憶されたインデックスから最適クラスタリングを判定するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記記憶されたインデックスから前記最適クラスタリングを判定するステップは、前記記憶されたインデックス（Ｃｕｔ_min）において、最後にインデックス付けされた数値（Ｃｕｔ_min（ｎ，Ｋ））から開始して、数値を区分化するステップを備え、各々のそれぞれの反復ランク（ｑ）において、現在形成されているクラスタの開始数値のインデックスは、予め定められた数のクラスタから、現在形成されているクラスタの最後にインデックス付けされた数値のインデックスに等しい行インデックスに対するそれぞれの反復ランク（ｑ）を減算したものに等しいランク（Ｋ−ｑ）の反復において、前記算出するステップ内で反復する間に記憶されたインデックスに等しいことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. コンピュータによって実行されるとき、前記コンピュータに、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を備えたことを特徴とするコンピュータプログラム。
10. 請求項９に記載のコンピュータプログラムを記憶したことを特徴とするデータ記憶媒体。
11. メモリに結合されたプロセッサを備えたシステムであって、前記プロセッサは、前記メモリに記憶された、請求項９に記載の前記コンピュータプログラムを実行するように構成されていることを特徴とするシステム。