>>JDMについて<<
JDMはデータマイニングの標準APIでWEKA APIの標準API。
JSR 73（JDM1.0）の作業は2000年7月に始まり、2004年8月に最新版がリリース。
2つ目のJSR 247（JDM2.0）は2004年にプロジェクトがスタートし、2006年12月に公開レビュードラフトが承認。
5つのアルゴリズムの操作が可能。
１）属性重要度・・出力変数を予測するときに、重要度となる属性をランク付けする。
２）相関ルール・・同時に起こるアイテムを考察し、関係を発見する。
３）クラスタリング・・類似したデータ点のクラスタを見つけ出す。
４）回帰・・入力属性にもとづいて、出力変数の値を予測する。
５）分類・・離散属性を列挙値のひとつに分類する。
モデルの構築、評価、適用、保存の操作もサポート。
JDM2.0からは多変量解析、時系列分析、異常検出、変換、テキストマイニング、多目標モデル、モデル比較が追加。
◆主なJDMオブジェクト
JDMクラス群ではトップクラスのインターフェースであり、名前や説明などの基本情報を持ち、DMEによってMORに保存できる。データの物理的な側面（PhysicalDataSet）と論理的な側面（LogicalData）の両方が存在する。
◆学習モデル
出力は、Modelインターフェースで表現され、MiningObjectを継承するModelは、複数の基底クラスになる。各モデルはModelDetailを持ち、アルゴリズム固有の変数はModelDetailで表現される。
◆アルゴリズムの設定
ArgorithmSettingは設定を保持する共通基底クラス。KMeansSettingはk平均法の設定となる。
◆JDMタスク
主なタスクタイプは5つ。
１）モデルの構築、２）モデルの評価、３）統計値の計算、４）モデルの適用、５）MORからの入出力に関するタスク。TASKオブジェクトは、参照、再実行、実行が可能。
◆JDMを使った接続
Java Connection Architecture(JCA)を使用してDMEに接続する事ができる。
JNDIでConnectionFactoryインスタンスを取得し、ConnectionFactoryにユーザー名とパスワードを指定する。JDBCプロトコルのConnectionオブジェクトに似ている。
◆JDMモデルとPMML
PMML(Predictive Model Markup Language:予測モデルマークアップ言語)はDMG(Data Mining Group)が予測モデルを表現するために策定したXMLベースの標準言語
Data source from 集合知イン・アクション(ソフトバンククリエイティブ)
