@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00019994,
 author = {飯塚裕一 and 飯塚, 哲也 and 磯部, 成二 and 梶原, 史雄 and Yuichi, Iizuka and Tetsuya, Iizuka and Seiji, Isobe and Masao, Kajihara},
 issue = {64(1997-DBS-113)},
 month = {Jul},
 note = {データベースに格納された大量のデータを有効活用し，ビジネスに役立てる技術としてデータマイニングが注目されている．データマイニングは，大量データに隠されたパターンやルールを発見する技術であり，関連分野から研究が進められている．我々は，人間の視覚による優れた認識能力に着目し，視覚的データマイニング支援方式について検討している．この方式では，データ特徴に基づいて視覚化対象属性を選択して結果提示する．選択された属性により得られるパターンが決定されるため，何をデータ特徴とし，特徴を属性選択でどのように利用するかが課題となる．本稿では，属性間の関連性を表す相関係数行列をデータ特徴とした場合の属性選択方式について述べる．, Data mining has been paid attention as a technique for introducing business success. Data mining is to find effective patterns and rules from a large amount of data. Various approaches are attempted in some research fields. At the view point of harnessing the perceptual and cognitive capabilities of the human user, we focused on the visual data mining support system. On the visual data mining support, definition for visualization is important for obtaining the effective patterns. For the definition, how to find useful data attributes as a visualization target become key point. In this paper, we propose several methods of automatic selecting target attributes by using correlation coefficient matrix.},
 title = {相関係数行列の利用による視覚化対象属性選択方式},
 year = {1997}
}