Formal Concept Analysis

Formal Concept Analysis(FCA)は、オブジェクト（対象）と属性（特徴）の関係から、階層的な「概念」を抽出し、「概念ラティス」と呼ばれる構造を得る手法。

(1) 対象集合と特徴（属性）集合を用意する。
(2) 対象が持つ特徴に基づいて「概念」（対象群とそれに共通する特徴群）を定義する。
(3) これらの概念を包含関係で整列すると、概念間の階層構造が「概念ラティス」として得られる。この概念ラティスは、特徴集合を元にデータを階層構造化することで、抽象度の異なる概念レベル間のナビゲーションや知識発見に役立つ。

(1) 対象（もの）と属性（特徴）を整理する： - たとえば「リンゴ」「バナナ」「イチゴ」という対象と、「赤い」「甘い」「皮がある」といった属性を並べた表を用意する感じ。 (2) 共通点でグループ分けする： - 「赤くて甘い果物」みたいに、対象が持つ共通する属性の組み合わせでグループ（概念）を作る。 (3) そうしたグループを階層的に並べる： - 属性が多いグループ（より細かく限定された概念）ほど下位に、属性が少ない（より広い概念）ほど上位にして、「どのグループがどのグループに含まれるか」を整理して見えるようにする。