br>[0032]图2是表示减少特征量的种类的例子的说明图。控制装置200是对能够根据规定数据具有的多个种类的特征量将规定数据聚类为多个簇中的任意一个的分类装置102进行控制的计算机。
[0033]控制装置200将表示多个数据的每个中的多个种类的特征量的分布位置的信息写入存储部。数据可以与图1所示的例子相同。图表211中示出各数据的特征量X和特征量Y的组合的分布位置。在图2的例子中，对于表示分布位置的信息，也与图1所说明的例子同样地，如图表211所示，可以获取表示分布范围ar21、ar22、ar23的信息。控制装置200基于写入的表示多个种类的特征量的分布位置的信息，针对多个种类的各组合，计算组合所包含的表示各种类的特征量的相关的强度的信息。具体而言，控制装置200对多个种类的各组合计算相关系数。相关系数表示越是与I或者一 I接近的值，2个组合的值的相关越强，表示越是与O接近的值，2个组合的值的相关越弱。
[0034]控制装置200确定多个种类的各组合中计算出的信息所表示的相关的强度为规定的强度以上的组合。对于规定的强度，预先由控制装置200的设计者、控制装置200的用户设定。表示相关的强度的信息为相关系数的情况下，控制装置200确定多个种类的各组合中计算出的相关系数的绝对值为规定值以上的组合。设有关图2所示的特征量X和特征量Y的相关系数为阈值以上。
[0035]控制装置200进行根据从多个种类除去确定出的组合所包含的各种类的任意一个种类之外的种类的特征量使分类装置102将规定数据分类为多个簇中的任意一个的控制。由此，能够维持分类精度，并根据最小限度的种类的特征量来进行分类。
[0036]另外，控制装置200对确定出的组合所包含的各种类中的、确定出的组合所包含的种类的特征量的偏差程度较大的一方的种类进行确定。在图2的例子中，控制装置200对各种类方向计测各分布范围的长度。控制装置200计算按照每个种类计测出的长度的合计值。在图2的例子中，有关特征量X的偏差程度为dx21、dx22、和dx23的合计值，有关特征量Y的偏差程度为dy21、dy22、和dy23的合计值。此处，将计算出的合计值作为偏差程度，控制装置200将合计值较大的一方的种类确定为偏差程度较大的一方的种类。在图2的例子中，由于作为纵向的种类的特征量Y的合计值比作为横方向的种类的特征量X的合计值大，所以控制装置200确定特征量Y。
[0037]而且，控制装置200也可以进行根据从多个种类除去确定出的种类之外的种类的特征量使分类装置102将规定数据分类为多个簇中的任意一个的控制。在图2的例子中，控制装置200进行根据特征量X使分类装置102将规定数据分类为多个簇中的任意一个的控制。在图表212中示出仅利用特征量X进行分类的例子。由此，由于偏差小的一方的种类的特征量与偏差大的一方的种类的特征量相比分类精度较高，所以能够根据最小限度的种类的特征量，且分类精度较高的种类的特征量来进行分类。
[0038](控制装置的硬件构成例)
[0039]图3是表示实施方式所涉及的控制装置和分类装置的每个的硬件构成例的框图。系统100具有控制装置300和分类装置102。此处，控制装置300是都具有图1所说明的控制装置101和图2所说明的控制装置200的功能的计算机。图3中，控制装置300具有CPU (Central Processing Unit:中央处理单元)301、存储装置302、和网络I/FdnterFace:接口)303。另外，各部通过总线304分别连接。
[0040]此处，CPU301管理控制装置300的整体的控制。CPU301通过执行存储在存储装置302中的各种程序，读出存储装置302内的数据，或将成为执行结果的数据写入存储装置302。
[0041]存储装置302 是 ROM (Read Only Memory)、RAM (Random Access Memory)、闪存、磁盘驱动器等存储部。变为CPU301的工作区，或存储各种程序、各种数据。
[0042]网络I/F303 通过通信线路与 LAN(Local Area Network:局域网)、WAN (Wide AreaNetwork:广域网)、因特网等网络NET连接，并经由该网络NET与分类装置102连接。而且，网络I/F303管理网络NET和内部的接口，并控制来自外部装置的数据的输入输出。网络I/F303能够采用例如调制解调器、LAN适配器等。
[0043]另外，分类装置102具有CPU311、存储装置312、网络I/F313、输入装置314、输出装置315、和传感器316。另外，各部通过总线317分别连接。
[0044]此处，CPU311管理分类装置102的整体的控制。CPU311通过执行存储在存储装置312中的各种程序，来读出存储装置312内的数据，或将成为执行结果的数据写入存储装置312。
[0045]对于存储装置312，例举R0M、RAM、闪存、磁盘驱动器等。变为CPU311的工作区，或者存储各种程序、各种数据。
[0046]网络I/F313通过通信线路与LAN、WAN、因特网等网络NET连接，并经由该网络NET与控制装置300连接。而且，网络I/F313管理网络NET和内部的接口，并控制来自外部装置的数据的输入输出。网络I/F313能够采用例如调制解调器、LAN适配器等。
[0047]输入装置314是通过用户操作键盘、鼠标、触摸面板等来进行各种数据的输入的接口。另外，输入装置314也能够从照相机获取图像、视频。
[0048]输出装置315是根据CPU311的指示输出数据的接口。输出装置315例举显示器、打印机。
[0049]传感器316例如对设置有分类装置102的设置位置的规定的位移量进行检测。例如，传感器316能够检测声音，或检测温度。
[0050]图4是表示存储有关各簇的多个种类的每个的特征量的数据库的说明图。此处，将簇设为会议的出席者候补。数据库400具有出席者候补、以及多个种类的特征量的分布位置的字段。通过在各字段设定信息，来存储记录(例如，401 — 1、401 — 2?)。数据库400通过存储装置来实现。
[0051]例如，在出席者候补的字段登记有表示会议的出席者的候补的识别信息。例如，在特征量的分布位置的字段登记有与有关各出席者候补的声音有关的特征量的分布位置所涉及的信息。对于与各声音有关的特征量的分布位置所涉及的信息，例如特征量被归一化而被登记到数据库400，即使是不同的种类的特征量，也能够通过控制装置300进行比较。
[0052]另外，例如对于各种类，可以将与多个分布位置有关的信息存储在数据库400中。或者，例如也可以存储有关各出席者候补的各种类的特征量的分布位置的最小值、以及最大值，也可以存储多个特征量的分布位置被模型化的分布范围。
[0053](分类装置102的功能构成例)
[0054]图5是表示分类装置的功能构成的框图。分类装置102具有接收部501、选择指示部502、传感器部503、特征量计算部504、簇分析部505、特征量存储部506、簇模型化部507、和发送部508。发送部508和接收部501通过网络I/F313来实现。
[0055]从选择指示部502起，簇分析部505、和簇模型化部507可以由作为逻辑积电路的AND、作为负逻辑电路的反相器(INVERTER)、作为逻辑和电路的OR、作为锁存电路的FF(Flip Flop:触发器)等元件形成。或者，选择指示部502、传感器部503、特征量计算部
504、簇分析部505、和簇模型化部507的处理例如被编码成存储在CPU311能够访问的存储装置312中的分类程序。而且，CPU311从存储装置312读出分类程序，执行被编码成分类程序的处理。由此，可以实现选择指示部502、传感器部503、特征量计算部504、簇分析部
505、和簇模型化部507的处理。
[0056]传感器部503能够检测控制装置300中的位移量。例如图1所说明那样，作为位移量，例举声音。例如，传感器部503检测声音。传感器部503可以例如如第I?第m传感器部503 — I?503 — m那样设置多个传感器部503，并利用多个传感器部503来检测声音。通过选择指示部502来选择多个传感器部503 — I?503 — m中的哪个传感器部503进行动作。
[0057]特征量计算部504能够计算从由传感器部503检测出的数据获得的多个种类的特征量。例如，特征量计算部504能够计算多个种类的每个，分别利用第I?第η特征量计算部504 — I?504 — η计算η种类的特征量的每个。通过选择指示部502来指示选择第I?第η特征量计算部504 — I?504