JP7071428B2 - Information processing equipment, information processing methods and computer programs for information processing - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理のためのコンピュータプログラムに関し、特に多数の情報をグループごとにまとめて分析し易くする装置/方法/プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a computer program for information processing, and particularly to a device / method / program that facilitates analysis of a large amount of information in a group.
情報を処理して、集めた情報をグラフ上にプロットして、分布状態を分析することが行われてきている。 It has been practiced to process information, plot the collected information on a graph, and analyze the distribution state.
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、集めた情報の分布状態の分析を新しいスタイルで行う装置/方法/プログラムを提供しようというものである。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a device / method / program for analyzing the distribution state of collected information in a new style.
上記目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、 多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせるプロット手段と、 この各サンプルの相互の離間距離を求めさせる離間距離手段と、 この離間距離が短い/近いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させない帰属手段と、 この帰属手段の帰属処理を、上記グループが複数となり、しかも所定の条件で停止または終了させる停止終了手段とを備えた。 In order to achieve the above object, the information processing apparatus of the present invention causes one sample to be plotted on a graph with at least two factors for a large number of samples, and each factor is arranged in a predetermined arrangement on an axis on the graph. The plotting means for scaling, the separation distance means for obtaining the mutual separation distance of each sample, and the sample having the short / short separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and the separation distance is set to the distance. If one of the samples already belongs to one of the groups, the sample that does not belong to the group is attributed to the group of the samples that belong to the group, and both of the samples related to the separation distance are already one of them. If it belongs to a group, it is provided with an attribution means that does not attribute the sample to any group, and a stop termination means that suspends or terminates the attribution processing of the attribution means by having a plurality of the above groups and under predetermined conditions. rice field.
これにより、多数のサンプルを複数のグループに割り振り、近いサンプル同志は同じグループ帰属され、このグループの数や大きさによって、分布状態を容易に解析でき、人工知能による分析にも非常に貢献できる。情報処理方法、情報処理のためのコンピュータプログラムでも同様である。 As a result, a large number of samples are assigned to a plurality of groups, and close samples belong to the same group. Depending on the number and size of these groups, the distribution state can be easily analyzed, which can greatly contribute to the analysis by artificial intelligence. The same applies to information processing methods and computer programs for information processing.
(1)全体回路
図1は、情報を処理する情報処理装置/システム、情報処理方法を実現するための装置/システム、情報処理のためのコンピュータプログラムを実行する装置/システム、情報処理装置/システム、サーバー、パソコン、スマートフォン、携帯情報端末、インターネット機器、カーナビゲーション、マイクロコンピュータ、システムの全体回路を示す。
(1) Overall circuit Figure 1 shows an information processing device / system that processes information, a device / system that realizes an information processing method, a device / system that executes a computer program for information processing, and an information processing device / system. , Servers, personal computers, smartphones, mobile information terminals, Internet devices, car navigation systems, microcomputers, and the entire system circuit.
この全体回路は、コントローラ1(中央処理演算装置であるCPU、ROM、RAM、時計回路など)を中心に、アドレス信号及び情報信号が双方向に伝達されるアドレス/情報バスライン2を介して入力部3、出力部4、インターフェース部5、情報記憶部6、プログラム/情報記憶部7等と電気的に接続されて構成されている。
This whole circuit is input via the address /
入力部3は、キーボ-ド、マウス、タッチパネル、デジタイザなどの文字入力装置または画像入力装置などからなっている。文字入力装置または画像入力装置からは、情報処理の各種情報、年月日情報、サンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度などが入力され、さらに、その他の各種情報を処理するためのコマンド、設定・指示情報、その他の情報が入力されてもよい。
The
出力部4は、ディスプレイ、プリンタなどから構成されており、上記情報処理の各種情報、年月日情報、サンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度などの各種情報、種々の情報の入力画面、制御画面、出力画面などが表示画面に表示/印刷されるなどの出力処理が行われる。
The
出力部4のディスプレイには、サンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度の情報個々、その他の情報が表示される。表示倍率の数値、その他の数値、状態、モードも表示される。これらサンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度は、ディスプレイ以外の、プリンタ、ホログラム、三次元画像表示器などで表示されてもよい。
On the display of the
インターフェース部5は、LAN、インターネット、外部機器接続用のなどの送受信回路などからなり、外部入力装置と外部出力装置とからなる外部装置が接続される。このインターフェース部5を通じて、他のパソコンなどからも、上記情報処理の各種情報、年月日情報、サンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度などの各種情報などのほか、その他の情報、コマンド、設定・指示情報、その他の情報、プログラムが送受される。
The
プログラム/情報記憶部7(内部記憶媒体/手段)はフラッシュメモリ、EEPROM、EPROM、CD-ROMなどROM等の不揮発性メモリと、RAM、キャッシュメモリ、ハードディスク、磁気カード、磁気ディスク、CD-RAM、DVD(デジタルビデオディスク)等が用いられた一時記憶メモリという大別して二種類の記憶装置(記憶手段)から構成されている。 The program / information storage unit 7 (internal storage medium / means) includes non-volatile memory such as flash memory, EEPROM, EPROM, and CD-ROM, RAM, cache memory, hard disk, magnetic card, magnetic disk, and CD-RAM. It is composed of two types of storage devices (storage means), which are roughly classified as a temporary storage memory using a DVD (digital video disk) or the like.
そして、プログラム/情報記憶部7のROMには、情報を処理する情報処理装置(全体回路)で実行されるプログラムや各種処理に使用される汎用情報が記憶される。このプログラムは後述するフローチャートに対応している。また、プログラム/情報記憶部7の一時記憶メモリには、プログラム処理中の情報の一時的な蓄積等、つまりワーキングメモリ若しくはキャッシュメモリとして用いられ、フラグ、モードなども記憶される。
The ROM of the program /
また、情報記憶部6(外部記憶補助媒体/手段、補助記憶媒体)は、磁気ディスク、光ディスク、フレキシブルディスク(プロッピィーディスク)、磁気ドラム、磁気テープ、メモリカード、CD-RAM、CD-ROM、DVDなどの大量情報記憶/保存メディアとそれらのメディアへの情報書き込み/読み出し装置等(ドライブ装置、インターフェイス回路)から構成されている。 The information storage unit 6 (external storage auxiliary medium / means, auxiliary storage medium) includes a magnetic disk, an optical disk, a flexible disk (propy disk), a magnetic drum, a magnetic tape, a memory card, a CD-RAM, and a CD-ROM. It is composed of a large amount of information storage / storage media such as a DVD and an information writing / reading device (drive device, interface circuit) for those media.
なお、場合によって、情報を処理する情報処理装置は、情報記憶部6のROM内に予め記憶されたプログラムによって単一の処理が行われる専用装置とされ、情報記憶部6に保存されたプログラムが、適宜、プログラム/情報記憶部7のRAM内に呼び込まれて起動される汎用のコンピュータ装置とされる。この場合は、情報記憶部6には、コントローラ1によって実行される基本ソフト(オペレーティングソフト)、システムソフト、応用プログラムを含む各プログラムが保存されている。
In some cases, the information processing device that processes information is a dedicated device in which a single process is performed by a program stored in advance in the ROM of the
そして、情報を処理する情報処理装置の電源立ち上げ時、または新たなプログラムの起動時等において、情報記憶部6から読み出されて取り込まれ、プログラム/情報記憶部7のRAM等に一時的に保存されると共に、コントローラ1によって実行される。つまり、情報を処理する情報処理装置によって実行されるプログラムが、情報記憶部6に保存されており、適宜読み出されて取り込まれてコントローラ1によって実行される。
Then, when the power of the information processing device for processing information is turned on, or when a new program is started, the information is read from the
この場合、新たなプログラムへの変更は、情報記憶部6内に保存されているプログラム自体が置き換えられるか、若しくはプログラムの保存されているCD-ROM、磁気ディスク、フレキシブル磁気ディスク等が交換される(インストール/転送される)ことで行われる。
In this case, when changing to a new program, the program itself stored in the
また、プログラム/情報記憶部7のEPROMに保存されたプログラムを専用に実行するコンピュータ装置の場合には、同じように、CD-ROM、磁気ディスク、フレキシブル磁気ディスク等が交換される(インストール/転送される)ことに呼応してEPROM等の書き換えが行われるか、またはROM自体の交換によって達成される。
Further, in the case of a computer device that exclusively executes the program stored in the EPROM of the program /
なお、このプログラムの新規置き換えは、場合によって、上記インターフェース部5を通じて、インターネット回線、電話回線、公衆回線またはLAN回線を介して接続されている他のコンピュータなどの外部装置から送られてくる。つまり、コンピュータ装置(全体回路)で実行されるプログラムが、情報記憶部6に対して直接的に交換されたり、インターネットなどの通信網を介して国内外の外部装置から送られてきたもので交換されたりする。
In some cases, the new replacement of this program is sent from an external device such as another computer connected via an Internet line, a telephone line, a public line, or a LAN line through the
したがって、場合によって、情報を処理する情報処理装置(全体回路)において実行されるプログラムが、起動の度毎に、国内外の外部装置から送られてくる。つまり、情報を処理する情報処理装置の情報記憶部6に応用プログラムが保存されておらず、国内外の外部装置から送られてくるプログラムを実行する端末装置の役目のみが、本発明の情報を処理する情報処理装置(全体回路)に与えられる。さらには、国内外の外部装置からプログラムとそのプログラムによって処理される情報が共に送られてきて、そのプログラムによって情報処理がなされた後、その結果が国内外の外部装置に送り返される。
Therefore, in some cases, a program executed in the information processing device (whole circuit) that processes information is sent from an external device in Japan or overseas every time it is started. That is, the application program is not stored in the
また、情報を処理する情報処理装置(コンピュータ装置)で実行されるプログラムは、場合によって、OSなどの基本プログラムを基に、応用プログラムが実行されるような、一般的なコンピュータシステムによるプログラムであり、OSを含む統一化された一つのプログラムのみが実行される専用のコンピュータシステムである。よって、それらの統一化されたプログラムが国内外の外部装置から与えられるし、応用プログラムまたは基本プログラムまたはプログラムの一部のみが国内外の外部装置から送られてきて実行される。 In addition, the program executed by the information processing device (computer device) that processes information is a program by a general computer system such that an application program is executed based on a basic program such as an OS in some cases. , Is a dedicated computer system in which only one unified program including the OS is executed. Therefore, those unified programs are given from domestic and foreign external devices, and only a part of the application program or the basic program or the program is sent from the domestic and foreign external devices and executed.
なお、場合によって、本情報処理の情報処理装置(コンピュータ装置)に予め別のオペレーティングシステム、システムプログラム(OS)、その他のプログラムが記憶され、上記プログラムはこれらのOS、その他のプログラムとともに実行される。このプログラムは本装置(コンピュータ本体)にインストールされ実行されるときに、別のプログラムとともにまたは単独で請求項(特許請求の範囲)または末尾の他の発明の効果の各請求項に記載された処理・機能を実行させる。 In some cases, another operating system, system program (OS), and other programs are stored in advance in the information processing device (computer device) of this information processing, and the above programs are executed together with these OSs and other programs. .. When this program is installed and executed on the device (computer body), the processing described in each claim of the claims (claims) or the effects of other inventions at the end, together with another program or alone. -Execute the function.
また、場合によって、このプログラムの一部または全部が本装置以外の1つ以上の国内外の単数又は複数の別装置に記憶されて実行され、本装置と別装置との間には通信手段を介して、これから処理する情報/既に処理された情報/プログラムが送受され、本装置及び別装置全体として、本発明が実行される。これらの通信手段はインターネット通信システムなどである。 In some cases, a part or all of this program is stored and executed in one or more domestic and foreign single or multiple separate devices other than this device, and a communication means is provided between this device and another device. The information to be processed / the information already processed / the program is transmitted / received through the device, and the present invention is executed as a whole of the present device and another device. These communication means are an internet communication system and the like.
(2)プログラム/情報記憶部7(情報記憶部6)
図2は、上記プログラム/情報記憶部7(情報記憶部6)の記憶内容を示す。このプログラム/情報記憶部7(情報記憶部6)には、複数/多数のサンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度が記憶されている。
(2) Program / information storage unit 7 (information storage unit 6)
FIG. 2 shows the storage contents of the program / information storage unit 7 (information storage unit 6). In this program / information storage unit 7 (information storage unit 6), a plurality / large number of samples, a number of samples, a factor, a graph, a group, a number of groups, a scale, a separation distance, a quadrant, a number of quadrants, a dimension, a number of dimensions, and a sample. The angle of and the angle of the group are memorized.
多数のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、が記憶され、これらサンプルは、第一因子X1、X2、X3、X4、X5、…、第二因子Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、…、に対応づけられて記憶されている。 A large number of samples S1 (X1, Y1), S2 (X2, Y2), S3 (X3, Y3), S4 (X4, Y4), S5 (X5, Y5), ... Factors X1, X2, X3, X4, X5, ..., Second factors Y1, Y2, Y3, Y4, Y5, ... Are stored in association with each other.
各サンプルは、この第一因子及び第二因子といった因子でグラフ上にプロットされ、この第一因子及び第二因子はグラフ上のX軸及び軸に所定の配置でスケールされている。スケールは、このX軸及び軸の目盛りまたは度盛りを表し、整数軸、自然数軸、対数軸などを表す。 Each sample is plotted on a graph with factors such as the first and second factors, and the first and second factors are scaled in a predetermined arrangement on the X-axis and axes on the graph. The scale represents the X-axis and the scale or scale of the axis, and represents an integer axis, a natural number axis, a logarithmic axis, and the like.
サンプル数は、上記多数のサンプルSの合計数である。グラフは、当該グラフを示すデータであり、例えば直交座標、極座標、軸数(次元数)などである。離間距離D1、D2、D3、D4、…、は、上記多数のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、のそれぞれ相互の離間距離を示す。 The number of samples is the total number of the large number of samples S. The graph is data showing the graph, and is, for example, orthogonal coordinates, polar coordinates, the number of axes (number of dimensions), and the like. The separation distances D1, D2, D3, D4, ... Y5), ... Indicates the distance between each other.
各サンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、をそれぞれG1、G2、G3、…、の複数のグループGに振り分けられてまとめられ、このG1、G2、G3、…、がグループGを示す。グループ数は、この複数のグループの合計数である。 Each sample S1 (X1, Y1), S2 (X2, Y2), S3 (X3, Y3), S4 (X4, Y4), S5 (X5, Y5), ... It is divided into a plurality of groups G and grouped together, and the G1, G2, G3, ..., Refer to the group G. The number of groups is the total number of these plurality of groups.
グループ数は、サンプル数より少なく、通常、1/2~1/10000、例えば1/5~1/50程度であり、分布状態を分析する最適な数とされる。また、1つのサンプルは、複数のグループに帰属することはなく、通常は1つのグループのみに帰属する。 The number of groups is smaller than the number of samples, and is usually 1/2 to 1/10000, for example, about 1/5 to 1/50, which is the optimum number for analyzing the distribution state. Further, one sample does not belong to a plurality of groups, but usually belongs to only one group.
象限は、上記グラフの座標軸で空間が分けられる、それぞれの部分を表す。なお、この象限は、上記因子が兼ねることもできる。上記因子X、Yがプラス+またはマイナス-によって、サンプルの属する象限が第一象限、第二象限、第三象限、第四象限となるので、この因子X、Yがプラス+またはマイナス-によって象限が表される。象限数は、この象限の数を示す。 The quadrant represents each part where the space is divided by the coordinate axes of the above graph. The above factors can also serve as this quadrant. The factors X and Y are plus + or minus-, and the quadrant to which the sample belongs becomes the first quadrant, the second quadrant, the third quadrant, and the fourth quadrant. Is represented. The quadrant number indicates the number of this quadrant.
次元は、上記グラフの広がり方の度合を表し、上記座標軸に対応している。次元数は、この次元の数を示す。上記X軸及び軸であれば、次元数は2、象限数は4となり、X軸、Y軸及びZ軸であれば、次元数は3、象限数は8となり、X軸のみであれば、次元数は1、象限数は2となる。 The dimension represents the degree of expansion of the graph and corresponds to the coordinate axes. The number of dimensions indicates the number of this dimension. For the above X-axis and axis, the number of dimensions is 2, and for the X-axis, Y-axis and Z-axis, the number of dimensions is 3, and for the X-axis only, the number of quadrants is 8. The number of dimensions is 1 and the number of quadrants is 2.
サンプルSの角度As1、As2、As3、…、は、所定基準、例えばX軸に対して、各サンプルSがなす角度を示し、それぞれ0度~360度の値をとる。グループGの角度Ag1、Ag2、Ag3、…、は、所定基準、例えば原点Oから見た各グループG1、G2、G3、…、の広がりを示す角度である。 The angles As1, As2, As3, ... Of the samples S indicate the angles formed by each sample S with respect to a predetermined reference, for example, the X-axis, and each takes a value of 0 degrees to 360 degrees. The angles Ag1, Ag2, Ag3, ... Of the group G are angles indicating the spread of each group G1, G2, G3, ... Seen from a predetermined reference, for example, the origin O.
軸数が増えれば、次元数、象限数も増えていく。このようなサンプル、サンプル数、因子、グラフ、グループ、グループ数、スケール、離間距離、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度、グループの角度の一組は、さらに異なるサンプル、因子、グラフなどごとに多層的に複数組記憶されている。上記グラフは実際に描かれる必要はなく、描くためのデータであってもよい。 As the number of axes increases, so does the number of dimensions and the number of quadrants. A set of such samples, sample counts, factors, graphs, groups, groups, scales, distances, quadrants, quadrants, dimensions, dimensions, sample angles, group angles can be further different samples, factors, Multiple sets are stored in multiple layers for each graph. The above graph does not need to be actually drawn and may be data for drawing.
(3)全体処理
図3は、上記コントローラ1によって実行される全体処理(情報処理)のフローチャートを示す。図3の処理は電源投入または当該プログラム実行の所定処理によって開始され、まず、イニシャライズ処理が実行され(ステップ11)、上記情報記憶部6、プログラム/情報記憶部7のエラーチェック、その他の初期化が行われる。
(3) Overall processing FIG. 3 shows a flowchart of overall processing (information processing) executed by the
次いで、入力されたサンプルS、サンプル数、因子、グラフ、グループG、グループ数、スケール、離間距離D、象限、象限数、次元、次元数、サンプルの角度As、グループの角度Agなどの情報の書き込みまたは入力などの入力処理が実行され(ステップ12)、上記サンプルのグループ分けまたはグループ化などのグループ処理が実行され(ステップ13)、さらに処理された情報の読み出しまたは出力などの出力処理が実行され(ステップ14)、これ以降、電源が切られるまで、この入力処理と出力処理とが繰り返される。 Next, the input information such as sample S, number of samples, factor, graph, group G, number of groups, scale, separation distance D, quadrant, number of quadrants, dimension, number of dimensions, sample angle As, group angle Ag, etc. Input processing such as writing or input is executed (step 12), group processing such as grouping or grouping of the above samples is executed (step 13), and output processing such as reading or output of the processed information is executed. (Step 14), and thereafter, this input process and output process are repeated until the power is turned off.
(4)グループ処理(ステップ13)
図4及び図5は、上記ステップ13のグループ処理のフローチャート(前半及び後半)を示す。まず、多数のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、が取り込まれる(ステップ21)。このサンプルSは、少なくとも2つの因子X、Yで1つのサンプルSがグラフ上にプロットされ、この各因子X、Yは上記グラフ上のX軸、Y軸に所定の配置でスケールされるものである。
(4) Group processing (step 13)
4 and 5 show flowcharts (first half and second half) of the group processing in
これら多数のサンプルSは、あらかじめ計測されたり、他から送られてきたりする。この取り込まれた多数のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、の相互の離間距離D1、D2、D3、D4、…、が順次求められて出力され(ステップ22)、プログラム/情報記憶部7(情報記憶部6)に書き込まれて入力される。この離間距離Dは例えばピタゴラスの定理/三平方の定理を使って各因子X、…から求められる。 These large numbers of samples S are measured in advance or sent from others. A large number of captured samples S1 (X1, Y1), S2 (X2, Y2), S3 (X3, Y3), S4 (X4, Y4), S5 (X5, Y5), ... , D2, D3, D4, ... Are sequentially obtained and output (step 22), written to the program / information storage unit 7 (information storage unit 6), and input. This separation distance D can be obtained from each factor X, ... Using, for example, the Pythagorean theorem / the three-square theorem.
この入力において、離間距離D1、D2、D3、D4、…、は、各両端のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、に関連づけられている。そして、この離間距離Dの両端のサンプルの属するグラフの象限が異なっているかどうか、つまりこの両端の一方の因子X、Yと他方の因子X、Yのプラス+/マイナス-(正/負)で異なっているかどうか判別する(ステップ23)。 In this input, the separation distances D1, D2, D3, D4, ... Are the samples S1 (X1, Y1), S2 (X2, Y2), S3 (X3, Y3), S4 (X4, Y4) at both ends. It is associated with S5 (X5, Y5), .... Then, whether the quadrants of the graphs to which the samples at both ends of this separation distance D belong are different, that is, plus +/- minus (positive / negative) of one factor X, Y and the other factor X, Y at both ends. It is determined whether they are different (step 23).
異なっていれば、当該離間距離Dの両端が異なる象限にあるので、当該離間距離Dを大きくする、例えば1.5倍、2倍、3倍、…、に大きくして、実際より大きくする修正処理を行って重み付けする(ステップ24)。これにより、両端が同じ象限にある離間距離に対し、異なる象限にまたがる2つのサンプルの離間距離Dが実際より大きく修正され、同じグループに帰属しにくくなる。 If they are different, both ends of the separation distance D are in different quadrants. Therefore, the separation distance D is increased, for example, 1.5 times, 2 times, 3 times, ... Processing is performed and weighted (step 24). As a result, the separation distance D of the two samples spanning different quadrants is corrected to be larger than the actual distance with respect to the separation distance in which both ends are in the same quadrant, and it becomes difficult to belong to the same group.
なお、上記ステップ23、24の修正前の離間距離Dが全体の中で最も小さく、しかもこの離間距離Dの両端のサンプルが異なる象限にある場合、上記ステップ23、24の修正処理は行なわないようにしてもよい。つまり、上記ステップ23、24で修正後の離間距離Dが最も小さい両端のサンプルが、互いに異なる象限にある場合、上記ステップ23、24の修正処理は行なわず、この場合のみ離間距離Dを修正前に戻してもよい。
If the distance D before correction in
同じであれば、当該離間距離Dの両端が同じ象限にあるので、当該離間距離Dを変えず、重み付けの修正処理は行わない(ステップ25)。これにより、両端が同じ象限に属する2つのサンプルの離間距離Dは修正されず、同じグループに帰属し易くなる。なお、上記ステップ24の帰属象限が異なれば離間距離Dの修正処理は行われず、両端が異なる象限にある離間距離に対し、上記ステップ25で帰属象限が同じであれば離間距離Dが小さくされる修正処理が実行されてもよい。
If they are the same, since both ends of the separation distance D are in the same quadrant, the separation distance D is not changed and the weighting correction process is not performed (step 25). As a result, the separation distance D of the two samples whose ends belong to the same quadrant is not corrected, and it becomes easy to belong to the same group. If the attribution quadrants in
次いで、上記離間距離D1、D2、D3、D4、…、の短いものから、ソート/順番に並べ/順序化し(ステップ27)、この離間距離Diが最も短い/近い両端のサンプルSi、Si+1につき、いずれのグループG1、G2、G3、…、に属していなければ(ステップ28)、両サンプルを新たな未使用の1つのグループG1、G2、G3、…に帰属させる(ステップ30)。 Next, from the shortest separation distances D1, D2, D3, D4, ..., Sorting / ordering / ordering (step 27), the sample Si, Si + 1 at both ends having the shortest separation distance Di If they do not belong to any of the groups G1, G2, G3, ... (Step 28), both samples are assigned to one new unused group G1, G2, G3, ... (Step 30).
次に長い離間距離Djにつき、当該離間距離Djに係る両端のサンプルSj、Sj+1の一方SjがすでにいずれかのグループG1、G2、G3、…、に属していれば(ステップ28)、グループG1、G2、G3、…、に属していない方のサンプルSj+1を、グループG1、G2、G3、…、に属しているサンプルSjに係るグループG1、G2、G3、…、と同じグループG1、G2、G3、…、に帰属させる(ステップ32)。 For the next long separation distance Dj, if one of the samples Sj and Sj + 1 Sj at both ends related to the separation distance Dj already belongs to any of the groups G1, G2, G3, ... (Step 28), the group G1 ,. The sample Sj + 1, which does not belong to G2, G3, ..., Is the same group G1, G2, G3 as the group G1, G2, G3, ... , ..., to be attributed to (step 32).
また、さらに次に長い離間距離Dkに係るサンプルSk、Sk+1の両方がすでにいずれかのグループG1、G2、G3、…、に属していれば(ステップ28)、当該サンプルSk、Sk+1をいずれのグループG1、G2、G3、…、にも帰属させない(ステップ34)。 Further, if both the samples Sk and Sk + 1 related to the next longer separation distance Dk already belong to any of the groups G1, G2, G3, ... (Step 28), the sample Sk and Sk + 1 are included in any of the groups. It is not attributed to G1, G2, G3, ... (Step 34).
これらステップ28~34の処理が下記の処理とともに繰り返され(ステップ38、40)、各サンプルSがいずれかのグループG1、G2、G3、…、に、離間距離Dが短い順に順次帰属させられていく。ここで、再び新たに、両端がいずれのグループG1、G2、G3、…、に属していなければ(ステップ28)、両サンプルSを新たな未使用の1つのグループG1、G2、G3、…に帰属される(ステップ30)。
The processes of
そして、上記多数のサンプルS1(X1、Y1)、S2(X2、Y2)、S3(X3、Y3)、S4(X4、Y4)、S5(X5、Y5)、…、のサンプルの角度A1、A2、A3、A4、…、が順次求められて出力され(ステップ36)、プログラム/情報記憶部7(情報記憶部6)に書き込まれて入力される。 Then, the angles A1, A2 of the samples of the large number of samples S1 (X1, Y1), S2 (X2, Y2), S3 (X3, Y3), S4 (X4, Y4), S5 (X5, Y5), ... , A3, A4, ... Are sequentially obtained and output (step 36), written to the program / information storage unit 7 (information storage unit 6), and input.
このサンプルSの角度As1、As2、As3、…、は、例えばX軸に対して、各サンプルSがなす角度を示し、0度~360度の値をとる。このサンプルSの角度Asは、例えば各サンプルSの各因子X、Yの値から三角関数のarctan/逆正接を使って求められるが、arctan/逆正接、arcsin/逆正弦、arccos/逆余弦などがそのまま用いられてもよい。 The angles As1, As2, As3, ... Of the samples S indicate, for example, the angles formed by each sample S with respect to the X-axis, and take a value of 0 degrees to 360 degrees. The angle As of this sample S is obtained, for example, from the values of each factor X and Y of each sample S by using the trigonometric function arctan / arctangent, arctan / arctangent, arcsin / arcsine, arccos / arctangent, etc. May be used as it is.
次いで、上記ステップ30、32で変更のあったグループG1、G2、G3、…、につき、原点Oから見た当該グループG1、G2、G3、…、個々の全体のなすグループGの角度Ag1、Ag2、Ag3、…、が求められる(ステップ37)。これは、当該グループG1、G2、G3、…、に属する各サンプルの上記角度As1、As2、As3、…、の最大値から最小値が差し引かれて求められる。
Next, with respect to the groups G1, G2, G3, ..., Which were changed in
そして、この帰属グループGの角度Agが、所定角度以上となれば(ステップ38)、上記ステップ28~34のグループへの帰属処理が停止または終了され、今帰属された当該グループGのサンプルSを上記グループGから除外し、新たなグループGを作成して、当該グループGにこのサンプルSを帰属させる(ステップ39)。
Then, when the angle Ag of the attribution group G becomes equal to or larger than a predetermined angle (step 38), the attribution process to the group in
これにより、1つのグループGに帰属するサンプルSが増えすぎてしまうことがなくなるか、または1つのグループGに帰属するサンプルSの数が少なくても、ばらつきが広がって、分析に支障が生じてしまうことがなくなる。さらに、グループGの角度Agに影響がなければ、当該グループGのサンプル数は増やされる。 As a result, the number of samples S belonging to one group G does not increase too much, or even if the number of samples S belonging to one group G is small, the variation spreads and the analysis is hindered. It will not be lost. Further, if the angle Ag of the group G is not affected, the number of samples of the group G is increased.
この新たなグループGに帰属するサンプルSは、上記離間距離Dの、両端、片方いずれでも可能である。この所定角度以上が判別される所定角度は、予め操作者によって設定されて入力されたり、予め決められていたりして記憶される。例えば、45度、60度、90度、135度、180度、225度、270度、315度、360度などである。 The sample S belonging to this new group G can be either both ends or one of the separation distances D. The predetermined angle at which the predetermined angle or more is determined is set and input by the operator in advance, or is stored in advance. For example, 45 degrees, 60 degrees, 90 degrees, 135 degrees, 180 degrees, 225 degrees, 270 degrees, 315 degrees, 360 degrees and the like.
上記ステップ38で、所定角度以上でなければ、上記ステップ28~34のグループへの帰属処理が継続される。この角度Ag1、Ag2、Ag3、…、の基準点は、原点Oに限られず、グラフ上の任意の点でもよく、グラフの内のほか、外、上、下、前、後、左、右の点でもよい。
If the angle is not equal to or larger than the predetermined angle in
上記角度As1、As2、As3、…、の基準軸は、X軸に限られず、Y軸でもよいし、取り得る値は-180度~+180度など、他の値でもよいし、その他グラフ上の任意の線、軸でもよく、グラフの内のほか、外、上、下、前、後、左、右の線、軸でもよい。 The reference axis of the angles As1, As2, As3, ... Is not limited to the X axis, but may be the Y axis, and the possible values may be other values such as −180 degrees to +180 degrees, and other values on the graph. It may be any line or axis, and it may be an outside, top, bottom, front, back, left, right line or axis in addition to the inside of the graph.
次いで、上記グループGの数が複数となり、上記サンプルSがまとめられたグループGの数が所定数まで、例えば上記サンプル数の所定割合、例えば1/10まで作られれば、つまりサンプル数の1/10まで減少すれば(ステップ40)、上記ステップ28~34のグループGへの帰属処理が停止または終了される。この所定数1/10は上述したように他の値でもよいし、予め操作者によって設定されて入力されたり、予め操作者などによって決められて入力されたりして記憶されてもよい。
Next, if the number of the group G becomes a plurality and the number of the group G in which the sample S is put together is made up to a predetermined number, for example, a predetermined ratio of the sample number, for example, 1/10, that is, 1/10 of the sample number. If the number is reduced to 10 (step 40), the attribution process to the group G in
そして、どのグループGにも属さないサンプルSが残っていれば(ステップ41)、残っているサンプルS、1つ1つに、新たなグループGを割り当てる(ステップ42)。こうして、すべてのサンプルSがいずれかのグループGに帰属する。サンプルSが1つしかないグループGも存在する。しかし、このようなサンプルSが1つしかないグループGは省略されてもよい。グループ数が所望より多すぎるまたは少なすぎるときは、上記ステップ40の許容されるグループ数、ステップ38で許容される角度、ステップ24の修正の重み付けの大きさを変更すればよい。
Then, if a sample S that does not belong to any group G remains (step 41), a new group G is assigned to each of the remaining samples S (step 42). Thus, all samples S belong to any group G. There is also a group G that has only one sample S. However, such a group G having only one sample S may be omitted. When the number of groups is too large or too small than desired, the number of groups allowed in
実際はほとんどあり得ないが、もし上記ステップ40でグループ数が「1」で複数でなければ、ステップ28~34へ戻って、グループ数が増やされる。実際はほとんどあり得ないが、もしグループ数「1」のまま、上記ステップ41と同様に、どのグループGにも属さないサンプルSがもう残っていなければ、グループ数が「1」のまま、当該処理は終了される。
In reality, it is almost impossible, but if the number of groups is "1" and is not plural in
上記グラフは、2次元であるが、3次元、4次元、5次元、6次元、7次元、8次元でもよい。これに応じて上記象限の数も増える。そして、上記グループG、離間距離Dは、複数、2つ、3つ、…の異なる象限にまたがっていてもよい。このようにして、上記ステップ40、38などで、上記グループGが複数となり、しかも所定の条件でグループGへの帰属処理が停止または終了される。
The graph is two-dimensional, but may be three-dimensional, four-dimensional, five-dimensional, six-dimensional, seven-dimensional, or eight-dimensional. The number of the above quadrants increases accordingly. The group G and the separation distance D may span a plurality of different quadrants such as two, three, and so on. In this way, in
(5)具体例
図6及び図7は、上記情報処理の具体例を示す。この情報は人間の顔の形を示し、この顔の眉から口までの長さを「顔の縦の長さ」とし、口のラインを左右に延ばして顔の輪郭と交わる両端の点の間の長さを「顔の横の長さ」とする。
(5) Specific Examples FIGS. 6 and 7 show specific examples of the above information processing. This information shows the shape of the human face, and the length from the eyebrows to the mouth of this face is called the "vertical length of the face", and the line of the mouth is extended to the left and right between the points at both ends that intersect the contour of the face. Let the length of be "the horizontal length of the face".
この「顔の縦の長さ」と「顔の横の長さ」の比率をもって、卵型、丸型、面長、三角形、四角形などとされる。例えば、当該比率は、卵型1:1、丸型2:3、面長3:2、三角形3:3、四角形1:2とされる。図6に示すとおりである。 The ratio of the "vertical length of the face" to the "horizontal length of the face" is defined as an egg shape, a round shape, a face length, a triangle, a quadrangle, or the like. For example, the ratio is egg type 1: 1, round type 2: 3, surface length 3: 2, triangle 3: 3, and quadrangle 1: 2. As shown in FIG.
図7では、これら卵型、丸型、面長、三角形、四角形の顔の形に対して、髪型につき「横幅のボリュームを少なくする」「あご周りにボリュームを出す」「トップのボリュームを控えめ」「バックにボリュームを出す」「サイドのボリュームを出す」「顔周りの髪をカールさせる」「トップのボリュームを出す」「サイドの髪でほほを隠す」「おでこに空間を作る」「前髪を作る」が対応づけられている。さらにこれらは、満足度「かなり不満」「少し不満」「わずかに不満」「普通」「わずかに満足」「少し満足」「かなり満足」に対応づけられている。 In FIG. 7, for these egg-shaped, round-shaped, face-length, triangular, and square face shapes, "reduce the volume of the width", "create volume around the chin", and "moderate the volume of the top" for each hairstyle. "Volume on the back" "Volume on the side" "Curl the hair around the face" "Volume on the top" "Hide the cheeks with the hair on the side" "Create space on the forehead" "Make bangs" Is associated with it. Furthermore, these are associated with satisfaction levels of "quite dissatisfied", "slightly dissatisfied", "slightly dissatisfied", "normal", "slightly satisfied", "slightly satisfied", and "quite satisfied".
上記卵型の顔のグループ(クラスター)は、「横幅のボリュームを少なくする」のグループ(クラスター)と対応している。丸型の顔のグループ(クラスター)は、「サイドの髪でほほを隠す」のグループ(クラスター)と対応している。面長の顔のグループ(クラスター)は、「トップのボリュームを控えめ」「サイドのボリュームを出す」「顔周りの髪をカールさせる」「前髪を作る」のグループ(クラスター)と対応している。他の三角形の顔、四角形の顔も上記何らかのグループ(クラスター)と対応している。 The egg-shaped face group (cluster) corresponds to the group (cluster) of "reducing the volume of the width". The round face group (cluster) corresponds to the "hide cheeks with side hair" group (cluster). The face group (cluster) corresponds to the group (cluster) of "moderate the volume of the top", "make the volume of the side", "curl the hair around the face", and "make the bangs". Other triangular faces and quadrangular faces also correspond to some of the above groups (clusters).
図8、図9、図10は、上記情報処理のグラフ上の具体例を示す。図8では、2つのサンプルS1、S2の離間距離Dは大きくないが、原点Oから見たサンプルS1、S2の角度As1、As2はかなり異なっているので、両サンプルS1、S2の帰属グループGは異なるグループG1、G2となる。 8, 9, and 10 show specific examples on the graph of the information processing. In FIG. 8, the separation distance D between the two samples S1 and S2 is not large, but the angles As1 and As2 of the samples S1 and S2 seen from the origin O are considerably different, so that the attribution group G of both samples S1 and S2 is They will be in different groups G1 and G2.
図9では、サンプルS3、S4、S5、S6につき、異なる象限にまたがっているが、原点Oから見たサンプルS3、S4、S5、S6の角度As3、As4、As5、As6はあまり異なっておらず近似しているので、各サンプルS3、S4、S5、S6の帰属グループGは同じグループG3となる。 In FIG. 9, the samples S3, S4, S5, and S6 straddle different quadrants, but the angles As3, As4, As5, and As6 of the samples S3, S4, S5, and S6 seen from the origin O are not so different. Since they are close to each other, the attribution group G of each sample S3, S4, S5, S6 is the same group G3.
なお、図9の例で、象限が異なる場合の重み付けの修正が小さい場合、サンプルS3、S4、S5、S6は同じグループに帰属されるが、象限が異なる場合の重み付けの修正が大きい場合、サンプルS3、S4とサンプルS5、S6とは異なるグループに帰属されることもある。 In the example of FIG. 9, when the weighting correction when the quadrants are different is small, the samples S3, S4, S5, and S6 belong to the same group, but when the weighting correction when the quadrants are different is large, the sample. S3, S4 and samples S5, S6 may belong to different groups.
図10は、サンプルS7、S8、S9のうち、サンプルS7、S8は同じ象限に帰属し、サンプルS9のみ異なる象限に属している。象限の異なる両端S8、S9の離間距離Dに対する上記ステップ24の修正処理の大きくする修正量が大きく、上記ステップ38の1つのグループG4に許される所定角度が小さければ、サンプルS9はサンプルS7、S8とは異なるグループGに帰属される。
In FIG. 10, among the samples S7, S8, and S9, the samples S7 and S8 belong to the same quadrant, and only the sample S9 belongs to a different quadrant. If the correction amount of the correction process in
象限の異なる両端S8、S9の離間距離Dに対する上記ステップ24の修正処理の大きくする修正量が小さく、上記ステップ38の1つのグループG4に許される所定角度が大きければ、サンプルS9はサンプルS7、S8と同じグループG4に帰属される。このようにステップ24の修正割合、ステップ8の1つのグループGに許される所定角度の大きさによって、同じサンプルSであっても、帰属グループG、グループ数は変更される。
If the correction amount of the correction process of the
図11及び図12は、情報処理のグラフ上のグループGの処理の具体例を示す。この図11の例は、上記「顔の縦の長さ」と「顔の横の長さ」をX軸とY軸にスケールし、卵型、丸型、面長、三角形、四角形の顔の形を各サンプルS11~S15としてグラフ上にプロットしたものである。 11 and 12 show specific examples of processing of group G on the information processing graph. In the example of FIG. 11, the above "vertical length of the face" and "horizontal length of the face" are scaled on the X-axis and the Y-axis, and the face is oval, round, face length, triangular, and quadrangular. The shapes are plotted on the graph as samples S11 to S15.
図11の例では象限が異なる場合の重み付けの修正処理を大きくしている。したがって、同じ象限のサンプルS14、S15のみ、同じグループG11とされ、他は、各象限ごとにグループG12、G13、G14が形成される。 In the example of FIG. 11, the weighting correction process when the quadrants are different is increased. Therefore, only the samples S14 and S15 in the same quadrant are set to the same group G11, and the other groups G12, G13 and G14 are formed in each quadrant.
上記図12の例は、上記「顔の縦の長さ」と「顔の横の長さ」をX軸とY軸にスケールし、髪型の「横幅のボリュームを少なくする」「あご周りにボリュームを出す」「トップのボリュームを控えめ」「バックにボリュームを出す」「サイドのボリュームを出す」「顔周りの髪をカールさせる」「トップのボリュームを出す」「サイドの髪でほほを隠す」「おでこに空間を作る」「前髪を作る」を各サンプルS21~S30としてグラフ上にプロットしたものである。 In the example of FIG. 12, the above "vertical length of the face" and "horizontal length of the face" are scaled on the X-axis and the Y-axis, and the hairstyle "reduces the volume of the width" and "volume around the chin". "Put out the volume of the top" "Put the volume on the back" "Put the volume on the side" "Curl the hair around the face" "Put the volume on the top" "Hide the cheeks with the side hair" " "Making a space on the forehead" and "Making bangs" are plotted on the graph as samples S21 to S30.
図12の例では象限が異なる場合の重み付けの修正処理を大きくしている。したがって、同じ象限のサンプルS22、S24、S27、S29とS23、S25、S26、S30と、それぞれごとに、それぞれ同じグループG22、G21とされ、他は、各象限ごとにグループG23、G24が形成される。 In the example of FIG. 12, the weighting correction process when the quadrants are different is increased. Therefore, the samples S22, S24, S27, S29 and S23, S25, S26, S30 in the same quadrant are set to the same groups G22 and G21, respectively, and the other groups G23 and G24 are formed in each quadrant. Orthant.
(6)他の実施の形態
本発明は、上記実施形態に限定されず、種々変更可能である。例えば、上記ステップ38を以下のように変更してもよい。例えば、上記離間距離D、または、帰属するグループGの大きさが、所定角度以外に所定値以上となれば(ステップ38)、上記ステップ28~34のグループへの帰属処理が停止または終了され、今帰属された当該グループGのサンプルSを上記グループGから除外し、新たなグループGを作成して、当該グループGにこのサンプルSを帰属させる(ステップ39)。
(6) Other Embodiments The present invention is not limited to the above embodiments and can be variously modified. For example, the
ここで、変更されたステップ38で判別される所定値は、予め操作者によって設定されて入力されたり、予め決められていたりして記憶されてもよいし、各グループまたは離間距離Dの大きさに対して所定割合でもよい。
Here, the predetermined value determined in the changed
これは、離間距離Dの中の最大値の所定割合、例えば1/2、2/3、1/3、3/4、1/4、…などでもよいし、当該グループの中の離間距離Dの最大値の所定割合、例えば1/2、2/3、1/3、3/4、1/4、…などでもよい。この最大値は、他に平均値・最頻値・最小値の同倍、1.5倍、2倍、2.5倍、3倍、…などでもよい。 This may be a predetermined ratio of the maximum value in the separation distance D, for example, 1/2, 2/3, 1/3, 3/4, 1/4, ..., Etc., or the separation distance D in the group. A predetermined ratio of the maximum value of, for example, 1/2, 2/3, 1/3, 3/4, 1/4, etc. may be used. The maximum value may be the same as the average value, the mode value, the minimum value, 1.5 times, 2 times, 2.5 times, 3 times, and the like.
上記X軸上プラス値部分は上記第1象限、X軸上マイナス値部分は上記第3象限、Y軸上プラス値部分は上記第2象限、Y軸上マイナス値部分は上記第4象限、原点O上のサンプルSは上記第1象限に帰属するものとして、上記ステップ23~25の処理は実行される。なお、これらの帰属象限は上記に限られず他の象限であってもよい。
The positive value part on the X axis is the first quadrant, the negative value part on the X axis is the third quadrant, the positive value part on the Y axis is the second quadrant, and the negative value part on the Y axis is the fourth quadrant, the origin. Assuming that the sample S on O belongs to the first quadrant, the processes of
上記X軸上プラス値部分、X軸上マイナス値部分、Y軸上プラス値部分、Y軸上マイナス値部分、原点O上のサンプルSについては、上記4つの象限と別の第5象限、第6象限、第7象限、第8象限、第9象限としてステップ24の修正処理が実行されてもよい。この場合重み付け修正の内容は異なる象限ごとに異なっていてもよいし、隣接するいずれかの象限と同じとしてもよいし、両隣りの象限の間の重み付け修正の例えば1/2の値など、所定の値とされてもよく、これは原点Oでも同様である。
The positive value part on the X-axis, the negative value part on the X-axis, the positive value part on the Y-axis, the negative value part on the Y-axis, and the sample S on the origin O are the fifth quadrant and the fifth quadrant different from the above four quadrants. The correction process of
上記情報処理装置、情報処理方法及び情報処理のためのコンピュータプログラムは、複数の場所、複数の国、国内外に分散して設けられた装置、プログラムによって、実行されてもよく、この場合各分散システムはインターネット回線、その他の通信回線を通じて接続され情報・情報が送受される。 The information processing device, information processing method, and computer program for information processing may be executed by devices and programs distributed in a plurality of places, a plurality of countries, and domestically and internationally, and in this case, each distributed device. The system is connected through an internet line and other communication lines to send and receive information.
これに応じて、上記情報記憶部6、プログラム/情報記憶部7は、複数に分割、分離されて、これらの記憶手段に記憶された情報・情報は、複数個所に分散記憶されてもよいし、上記フローチャートに応じたプログラム内に記憶されてもよい。
In response to this, the
上記情報のサンプルSは、人の顔型、髪型であったが、これに限られず、両目の離間距離、両耳の離間距離、目から口までの距離、目から鼻までの距離、鼻から口までの距離、腕・手の長さ・太さ・幅、脚・足の長さ・太さ・幅、バスト、ウエスト、ヒップ、頭部の周囲、身長、体重、体脂肪率、BMI、筋肉量、基礎代謝量、体内年齢、実年齢、人間以外の動物、昆虫、これらの行動、変化、自動車、二輪車、船舶、航空機などの乗り物、筆記具、消しゴムなどの文房具、パソコン、テレビなどの電気製品、絵画、書画、書籍、置物、家具、その他の器物、建造物、不動産など、これらの行動、変化など、何でもよい。 The sample S of the above information was a human face type and hair type, but is not limited to this, the distance between the eyes, the distance between the ears, the distance from the eyes to the mouth, the distance from the eyes to the nose, and the distance from the nose. Distance to mouth, arm / hand length / thickness / width, leg / foot length / thickness / width, bust, waist, hips, head circumference, height, weight, body fat ratio, BMI, Muscle mass, basal metabolism, body age, actual age, non-human animals, insects, their behavior, changes, vehicles such as automobiles, motorcycles, ships, aircraft, writing tools, stationery such as erasers, personal computers, electricity such as TVs Products, paintings, calligraphy, books, figurines, furniture, other objects, structures, real estate, etc., these actions, changes, etc. can be anything.
上記ステップ38で所定角度以上が判別される所定角度は、ステップ40で収束されるグループGの数は、上記何らかの値より演算されて求められたり、予め操作者によって入力されたり、予め決められていたりいてもよい。例えば、1度~359度、1個~100個などである。
The predetermined angle at which the predetermined angle or more is determined in
上記図3~図5の各ステップの情報処理(入力処理/出力処理/グループ処理/書き込み処理/読み出し処理)は、全体処理の中で実行されるのではなく、インタラプト処理により、管理者などによって入力、出力、書き込み、読み出しのコマンドが入力された時に実行されてもよいし、インタラプト処理により、連絡先などからインターネット回線などを通じてアクセスされた時に実行されてもよい。 The information processing (input processing / output processing / group processing / writing processing / reading processing) of each step of FIGS. 3 to 5 is not executed in the whole processing, but is performed by an administrator or the like by an interrupt processing. It may be executed when an input, output, write, or read command is input, or it may be executed when it is accessed from a contact or the like via an internet line or the like by an interrupt process.
上記ステップ41~42の処理は省略されてもよい。これにより、サンプルSが1つだけのグループGは省略される。この省略が行なわれても、多数のサンプルSの分布状態は、最適に分析/解析される。
The processing of
上記ステップ23~25の処理は省略されてもよい。これにより、象限に関わりなく、多数のサンプルSの分布状態が最適に分析/解析される。上記ステップ38~39の処理は省略されてもよい。これにより、グループGの角度に関わりなく、多数のサンプルSの分布状態が最適に分析/解析される。
The process of
上記ステップ40の処理は省略されてもよい。これにより、グループGの数に関わりなく、多数のサンプルSの分布状態が最適に分析/解析される。上記ステップ32で、新たな未使用のグループGに割り当ててもよい。上記ステップ34で、両端または片方が新たな未使用のグループGに割り当てられてもよい。
The process of
上記ステップ11~42のそれぞれの処理の順番は一部または全部入れ変えてもよいし、一部または全部が省略されてもよいし、各ステップが均等の他の処理に置き換えられてもよいし、同等の機能を発揮するAI(人工知能)、変化テーブル、ハードまたは回路で一部または全部が入れ替え・置き換え可能であり、均等の範囲で一部人為的に実行されてもよいし、分割分離されてその数が増えても減ってもよいし、これらそれぞれの一部または全部が省略されてもよいし、それぞれの処理は単数でも複数でも3つ以上でもよいし、これらの2つまたは3つ以上が合体または一体化されて兼用されてもよい。
The order of the respective processes of
上記コントローラ1、アドレス/情報バスライン2、入力部3、出力部4、インターフェース部5、情報記憶部6、プログラム/情報記憶部7、上記ステップ11~14、21~42は、単数でも複数でも3つ以上でもよいし、これらそれぞれの一部または全体は省略されてもよいし、分割分離されてその数が増えても減ってもよいし、その形状・配置形態・情報形態は任意に変更可能であり、均等の他の物に置き換えられてもよいし、これらの2つまたは3つ以上が合体または一体化されて兼用されてもよい。
The
上記コントローラ1、情報記憶部6及びプログラム/情報記憶部7が合体されたり、3つ以上に分離されたり、入力部3、出力部4及びインターフェース部5が合体されたり、3つ以上に分離されたりしてもよいし、上述のシステム、処理、回路、プログラム、ソフトウエア、ハードウエアの一部または全体はAI(人工知能)によって実行されてもよい。
The
上記図1の全体回路の処理装置、コントローラ1、アドレス/データバスライン2、入力部3、出力部4、インターフェース部5、情報記憶部6、プログラム/情報記憶部7、図3~図5の各ステップは、単数でも複数でも3つ以上でもよいし、これらそれぞれの構成、動作、作用、工程または機能の一部または全体は省略されてもよいし、分割分離されてその数が増えても減ってもよいし、その形状は任意に変更可能であり、均等の他の物に置き換えられてもよいし、これらの2つまたは3つ以上が合体または一体化されて兼用されてもよいし、向きは図示のもののほか、90度、0度乃至180度、上下、左右、前後、表裏、手前、奥に傾斜/向きを変えて/反転されて使用されてもよく、それぞれの寸法の相対的大小は切り換えられてもよいし同じでもよく、一部または全部省略されてもよいし、形状は平坦、カーブしていてもよいし、凹凸があってもよいし、一部または全部省略されてもよいし、材質は樹脂製、金属製、木製、竹製、ガラス製、綿製、布製、糸製、繊維製、ゴム製、紙製、セラミック製、カーボン製、これらの合成物製/混合物製/多層積層物製、硬質ウレタン製、これらの合成物製/混合物製/多層積層物製でもよい。
The processing device of the entire circuit of FIG. 1, the
(7)他の発明の効果
[1]コンピュータに対して、 多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせ、
この各サンプルの相互の離間距離を求めさせ、 この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、 この帰属を、上記グループが複数となり、しかも所定の条件で停止または終了させることを特徴とする情報処理方法。
(7) Effects of other inventions [1] A computer is made to plot one sample on a graph with at least two factors for a large number of samples, and each factor is arranged in a predetermined arrangement on the axis on the graph. Scale,
The distance between the samples is calculated, and the samples related to the distance are assigned to one group from the one with the shortest distance, and one of the samples related to the distance already belongs to one of the groups. If so, the sample that does not belong to the group is attributed to the group related to the sample belonging to the group, and if both of the samples related to the separation distance already belong to any group, the sample is assigned to any group. An information processing method characterized in that the above-mentioned group becomes a plurality of groups and is stopped or terminated under a predetermined condition without being attributed to a group.
[2]多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせる処理と、 この各サンプルの相互の離間距離を求めさせる処理と、 この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させない処理と、 この帰属の処理を、上記グループが複数となり、しかも所定の条件で停止または終了させる処理とをコンピュータに実行させる情報処理のためのコンピュータプログラム。 [2] For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor is scaled on an axis on the graph in a predetermined arrangement, and the distance between the samples is separated from each other. And if the sample related to the separation distance is assigned to one group from the one with the short separation distance and one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the sample is assigned to the group. A process in which a sample that does not belong is attributed to a group related to a sample belonging to a group, and if both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group. And, a computer program for information processing that causes a computer to execute a process of stopping or terminating this attribution process by having a plurality of the above groups and under predetermined conditions.
[3]多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせるプロット手段と、 この各サンプルの相互の離間距離を求めさせる離間距離手段と、 この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させない帰属手段と、 この帰属手段の帰属処理を、上記グループが複数となり、しかも所定の条件で停止または終了させる停止終了手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。 [3] For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor is scaled on an axis on the graph in a predetermined arrangement. If the separation distance means for obtaining the distance and the sample related to the separation distance are assigned to one group from the one having the short separation distance, and one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups. , A sample that does not belong to a group is attributed to the group that belongs to the sample that belongs to the group, and if both of the samples that belong to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is assigned to any group. An information processing apparatus characterized in that the attribution means not to be attributed and the stop-end means for stopping or terminating the attribution process of the attribution means in a plurality of groups and under predetermined conditions.
[4]上記各離間距離につき、当該離間距離に係るサンプルが、上記グラフの異なる象限にそれぞれ属すれば、同じ象限に属する離間距離に対し、当該離間距離を実際より大きくし、または同じ象限に属すれば、異なる象限に属する離間距離に対し、当該離間距離を実際より小さくする、修正処理を行うことを特徴とする請求項記載の情報処理装置。 これにより、各サンプルをグラフの象限に沿ってグループ分けできる。 [4] For each of the above separation distances, if the samples related to the separation distance belong to different quadrants in the above graph, the separation distance is made larger than the actual distance or is in the same quadrant for the separation distance belonging to the same quadrant. The information processing apparatus according to claim, wherein if it belongs, a correction process is performed to make the separation distance smaller than the actual distance with respect to the separation distance belonging to a different quadrant. This allows each sample to be grouped along the quadrants of the graph.
[5]上記グラフの原点またはグラフの所定位置から見て、上記グループのなす角度が所定角度以上となれば、上記帰属手段による当該グループへの帰属処理を停止または終了させることを特徴とする請求項4記載の情報処理装置。 これにより、1つのグループに各サンプルが集中して偏ってしまうことが無い。
[5] A claim characterized in that, when the angle formed by the group is equal to or greater than the predetermined angle when viewed from the origin of the graph or the predetermined position of the graph, the attribution process to the group by the attribution means is stopped or terminated.
[6]上記帰属手段による当該グループへの帰属処理を停止または終了された当該サンプルにつき、新たなグループを作製して、当該グループに当該サンプルを帰属させることを特徴とする請求項5記載の情報処理装置。 これにより、あるグループの角度が大きくなって、はずれたサンプルがあってもいずれかのグループに帰属できる。
[6] The information according to
[7]上記グループの数が、上記サンプル数の所定割合まで減少したか否か判別し、所定割合まで減少していれば、上記帰属手段の帰属処理を停止または終了させることを特徴とする請求項6記載の情報処理装置。 これにより、分布状態を最適に分析/解析できるグループ数に収束できる。
[7] A claim characterized in that it is determined whether or not the number of the above groups has decreased to a predetermined ratio of the number of samples, and if the number has decreased to a predetermined ratio, the attribution processing of the attribution means is stopped or terminated.
[8]上記帰属手段による帰属処理は、上記作製された複数のグループのうち、各グループの大きさに対して所定の割合より、上記離間距離が大きくなった場合、または当該グループの大きさが所定値より大きくなった場合に、上記帰属手段の帰属処理を停止または終了させることを特徴とする請求項7記載の情報処理装置。 これにより、離間距離または特定のグループが大きく、グループや分布状態を大きく変えてしまうサンプルを除外できる。
[8] In the attribution process by the attribution means, when the separation distance becomes larger than a predetermined ratio with respect to the size of each group among the plurality of groups created, or the size of the group becomes larger. The information processing apparatus according to
[9]上記帰属手段によって帰属されるグループは、上記グラフの異なる象限にまたがっていることを特徴とする請求項8記載の情報処理装置。 これにより、場合によって分析/解析に必要な、象限をまたがるサンプルも同じグループにでき、分布状態を最適に分析/解析できる。
[9] The information processing apparatus according to
[10]上記グラフは、2次元、3次元、4次元、5次元または6次元であり、これに応じて上記象限の数も増えることを特徴とする請求項9記載の情報処理装置。 これにより、因子の多い多元的なサンプルについても分析/解析できる。
[10] The information processing apparatus according to
多数のサンプルの分布状態を最適に分析/解析できる。各サンプルSの各離間距離Dのうち、グラフ上の象限をまたがっている離間距離のみ大きく修正され(ステップ23、24)、短い離間距離から順に以下の処理が行なわれていく。
The distribution state of a large number of samples can be optimally analyzed / analyzed. Of each separation distance D of each sample S, only the separation distance straddling the quadrant on the graph is largely modified (
当該離間距離の両端のサンプルがいずれのグループGにも属していなければ、この両端のサンプルを新たなグループに帰属させ、片方だけいずれかのグループに属していれば他の端のサンプルを当該グループに帰属させ、両方ともすでにどこかのグループに属していれば、新たなグループ割当は行わない(ステップ28~34)。
If the samples at both ends of the distance do not belong to any group G, the samples at both ends belong to a new group, and if only one belongs to one of the groups, the samples at the other end belong to the group. If both belong to some group and both belong to some group, no new group allocation is performed (
あるグループの角度が大きくなれば、当該グループへの割当は行わず、別の新たなグループに割り当て(ステップ38、39)、割当グループ数が所定値を越えれば、残りのサンプルS1つ1つにグループを割り当てる(ステップ40~42)。 If the angle of a certain group becomes large, it is not assigned to the group, but it is assigned to another new group (steps 38 and 39), and if the number of allotted groups exceeds a predetermined value, it is assigned to each of the remaining samples S. Assign groups (steps 40-42).
1…コントローラ
2…アドレス/情報バスライン
3…入力部 4…出力部
5…インターフェース部
6…情報記憶部
7…プログラム/情報記憶部
1 ...
Claims (11)
多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせた情報をスケール記憶手段に記憶させ、
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせ、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶させ、
上記グラフの原点またはグラフの所定位置から見て、上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果に係るグループのなす角度が所定角度以上となり、さらに上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果につき、上記サンプルが帰属されたグループが複数になれば、当該帰属処理を停止または終了させることを特徴とする情報処理方法。 Against the computer
For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The stored information of this scale storage means is read out to obtain the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the sample is attributed to another new group, and the result of these attribution processes is stored in the attribution storage means.
When viewed from the origin of the graph or a predetermined position of the graph, the angle formed by the group related to the result of the attribution processing stored in the attribution storage means is equal to or larger than the predetermined angle, and the result of the attribution processing stored in the attribution storage means. The information processing method is characterized in that, when the group to which the sample is assigned becomes a plurality of groups, the attribution process is stopped or terminated.
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求める処理と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属し、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属せず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属する、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶する処理と、
上記グラフの原点またはグラフの所定位置から見て、上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果に係るグループのなす角度が所定角度以上となり、さらに上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果につき、上記サンプルが帰属されたグループが複数になれば、当該帰属処理を停止または終了する処理とをコンピュータに実行させる情報処理のためのコンピュータプログラム。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The process of reading the stored information of this scale storage means to obtain the mutual separation distance of each sample, and
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it belongs to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample does not belong to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the process of assigning the sample to another new group, the process of storing the result of these attribution processes in the attribution storage means, and the process of storing the results of these attribution processes in the attribution storage means.
When viewed from the origin of the graph or a predetermined position of the graph, the angle formed by the group related to the result of the attribution processing stored in the attribution storage means is equal to or larger than the predetermined angle, and the result of the attribution processing stored in the attribution storage means. Therefore, if the group to which the above sample belongs becomes a plurality of groups, a computer program for information processing that causes a computer to execute a process of stopping or terminating the attribution process .
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせる離間距離手段と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を記憶する帰属記憶手段と、
上記グラフの原点またはグラフの所定位置から見て、上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果に係るグループのなす角度が所定角度以上となり、さらに上記帰属記憶手段に記憶された帰属処理の結果につき、上記サンプルが帰属されたグループが複数になれば、当該帰属処理を停止または終了させる停止終了手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor is a scale storage means for storing information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph.
A separation distance means that reads out the storage information of this scale storage means and obtains the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. An attribution storage means for storing the results of these attribution processes, which assigns the sample to another new group if both of the samples do not belong to any group .
When viewed from the origin of the graph or a predetermined position of the graph, the angle formed by the group related to the result of the attribution processing stored in the attribution storage means is equal to or larger than the predetermined angle, and the result of the attribution processing stored in the attribution storage means. The information processing apparatus is provided with a stop / end means for stopping or terminating the attribution process when the number of groups to which the sample belongs becomes a plurality of groups.
多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせた情報をスケール記憶手段に記憶させ、
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせ、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶させ、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこの複数のグループのうち、各グループの大きさに対して所定の割合より、上記離間距離が大きくなった場合、または当該グループの大きさが所定値より大きくなった場合に、上記帰属処理を停止または終了させることを特徴とする情報処理方法。 Against the computer
For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The stored information of this scale storage means is read out to obtain the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the sample is attributed to another new group, and the result of these attribution processes is stored in the attribution storage means.
When the group to which the sample belongs becomes a plurality of groups, and the separation distance becomes larger than a predetermined ratio with respect to the size of each group among the plurality of groups, or the size of the group is predetermined. An information processing method characterized by stopping or terminating the attribution process when the value becomes larger than the value .
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求める処理と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属し、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属せず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属する、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶する処理と、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこの複数のグループのうち、各グループの大きさに対して所定の割合より、上記離間距離が大きくなった場合、または当該グループの大きさが所定値より大きくなった場合に、上記帰属処理を停止または終了する処理とをコンピュータに実行させる情報処理のためのコンピュータプログラム。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The process of reading the stored information of this scale storage means to obtain the mutual separation distance of each sample, and
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it belongs to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample does not belong to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the process of assigning the sample to another new group, the process of storing the result of these attribution processes in the attribution storage means, and the process of storing the results of these attribution processes in the attribution storage means.
When the group to which the sample belongs becomes a plurality of groups, and the separation distance becomes larger than a predetermined ratio with respect to the size of each group among the plurality of groups, or the size of the group is predetermined. A computer program for information processing that causes a computer to execute a process of stopping or terminating the above attribution process when the value becomes larger than the value .
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせる離間距離手段と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を記憶する帰属記憶手段と、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこの複数のグループのうち、各グループの大きさに対して所定の割合より、上記離間距離が大きくなった場合、または当該グループの大きさが所定値より大きくなった場合に、上記帰属処理を停止または終了させる停止終了手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor is a scale storage means for storing information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph.
A separation distance means that reads out the storage information of this scale storage means and obtains the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. An attribution storage means for storing the results of these attribution processes, which assigns the sample to another new group if both of the samples do not belong to any group .
When the group to which the sample belongs becomes a plurality of groups, and the separation distance becomes larger than a predetermined ratio with respect to the size of each group among the plurality of groups, or the size of the group is predetermined. An information processing apparatus including a stop / end means for stopping or terminating the attribution process when the value becomes larger than the value .
多数のサンプルにつき、少なくとも2つの因子で1つのサンプルをグラフ上にプロットさせ、この各因子は上記グラフ上の軸に所定の配置でスケールさせた情報をスケール記憶手段に記憶させ、
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせ、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶させ、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこのグループの数が、上記サンプルの数の所定割合まで減少したか否か判別し、所定割合まで減少していれば、上記帰属処理を停止または終了させることを特徴とする情報処理方法。 Against the computer
For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The stored information of this scale storage means is read out to obtain the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the sample is attributed to another new group, and the result of these attribution processes is stored in the attribution storage means.
It is determined whether or not the number of groups to which the sample is attributed has decreased to a predetermined ratio, and if the number of the groups has decreased to a predetermined ratio, the attribution process is stopped or the attribution process is stopped. An information processing method characterized by termination.
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求める処理と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属し、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属せず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属する、これらの帰属処理の結果を帰属記憶手段に記憶する処理と、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこのグループの数が、上記サンプルの数の所定割合まで減少したか否か判別し、所定割合まで減少していれば、上記帰属処理を停止または終了する処理とをコンピュータに実行させる情報処理のためのコンピュータプログラム。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor stores information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph in a scale storage means .
The process of reading the stored information of this scale storage means to obtain the mutual separation distance of each sample, and
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it belongs to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample does not belong to any group and is related to the separation distance. If both of the samples do not belong to any group, the process of assigning the sample to another new group, the process of storing the result of these attribution processes in the attribution storage means, and the process of storing the results of these attribution processes in the attribution storage means.
It is determined whether or not the number of groups to which the sample is assigned becomes a plurality of groups, and the number of the groups is reduced to a predetermined ratio, and if the number is reduced to a predetermined ratio, the attribution process is stopped or the attribution process is stopped. A computer program for information processing that causes a computer to perform processing to be terminated.
このスケール記憶手段の記憶情報を読み出して、各サンプルの相互の離間距離を求めさせる離間距離手段と、
この離間距離が短いものから、当該離間距離に係るサンプルを1つのグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの一方がすでにいずれかのグループに属していれば、グループに属していないサンプルを、グループに属しているサンプルに係るグループに帰属させ、当該離間距離に係るサンプルの両方がすでにいずれかのグループに属していれば、当該サンプルをいずれのグループにも帰属させず、当該離間距離に係るサンプルの両方がいずれのグループにも属していなければ、当該サンプルを新たな別のグループに帰属させる、これらの帰属処理の結果を記憶する帰属記憶手段と、
上記サンプルが帰属されたグループが複数になり、さらにこのグループの数が、上記サンプルの数の所定割合まで減少したか否か判別し、所定割合まで減少していれば、上記帰属処理を停止または終了させる停止終了手段とを備えたことを特徴とする情報処理装置。 For a large number of samples, one sample is plotted on a graph with at least two factors, and each factor is a scale storage means for storing information scaled in a predetermined arrangement on an axis on the graph.
A separation distance means that reads out the storage information of this scale storage means and obtains the mutual separation distance of each sample.
From the one with the shortest separation distance, the samples related to the separation distance are assigned to one group, and if one of the samples related to the separation distance already belongs to one of the groups, the samples not belonging to the group are selected. If it is attributed to the group related to the sample belonging to the group and both of the samples related to the separation distance already belong to one of the groups, the sample is not attributed to any group and is related to the separation distance. An attribution storage means for storing the results of these attribution processes, which assigns the sample to another new group if both of the samples do not belong to any group .
It is determined whether or not the number of groups to which the sample is attributed has decreased to a predetermined ratio, and if the number of the groups has decreased to a predetermined ratio, the attribution process is stopped or the attribution process is stopped. An information processing device provided with a stop / end means for terminating.
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