抄録
データベースに蓄えられた大量のデータには有用な知識が含まれている。これを取り出して有効に利用しようというのがデータマイニングである。従来の知識抽出手法の多くは、１ヶ所にあるデータからルールを取り出すものである。しかし、データが複数の場所に分かれて存在する場合もよくある。本論文では、分散しているデータを１ヶ所に集めなくても、計算過程に必要な値だけを転送して、分散データ全体としてのファジィルールを抽出できる手法を提案する。そして、そのルールと各分散データから抽出したルールを比べることにより、各分散データにおけるデータの特徴を表現できる。R.A.Fisherのアヤメデータを用いて実験を行った結果を述べる。
