Two Indispensable matter which configures the KY method
ＫＹ法（K-step Yard sampling methods)という名前ですが、これは株式会社 インシリコデータの湯田が開発した、従来の多変量解析/パターン認識手法にはない、極めて優れた特性を有する新しいデータ解析手法の総称です。
ＫＹ法となるための根拠は大きく二つあります。一つは多段階の繰り返し操作を伴う解析手法であることです。これは、ＫＹ法の名前のK-stepというところで表現されています。残る一つが、サンプル群の再構成を行い、より小さなスペースにサンプル群を再分類するという操作を伴う事です。これは、サンプル群全体をより小さな箱庭的なところ（Yard）に閉じ込めるという手順です。従って、この操作が、Yard samplingという表現で示されています。
先にも述べましたように、ＫＹ法は現在二クラス分類で３種類、フィッティング（重回帰）手法として３種類の、計６種類（特許取得済み、および出願中：日本、米国、ＥＵ、韓国）開発されています。これら６種類のＫＹ法は、すべて下記の二つの条件を満たしたデータ解析手法です。
１．多段階繰り返し手法 （K-step）：
The multi-step repeating technique
2-model KY-method
２．より小さなサンプル空間への作り直し （Yard sampling）：
Remaking of more smaller sample space
＊余談１： ＫＹ法は上記の名前の付け方がフォーマルなのですが、実は伏線があります。ＫＹ法のＫＹは私の名前のイニシャル（Kohtaro Yuta）でもあります。私はすでにいくつか新しいデータ解析手法を発明していますが、どちらかというと改良法的なもので、データ解析結果を劇的に向上するというものではありませんでした。これに対し、ＫＹ法はデータ解析結果を劇的に向上させることが出来る極めて優れた手法なので、これは自分の名前を残しておきたいなーと考えて、イニシャルのＫＹをイメージしてつけました。
私をよく知っている人には、あの「ＫＹ］法の名前は自分の名前のイニシャルをつけたんでしょう、とよく言われました。正式名称はK-step Yard sampling methods ですね。
＊余談２： ＫＹ法が開発され、学会等で最初に発表した当時は、世の中に「ＫＹ」という言葉が非常に有名になりつつある頃でした。「ＫＹ法」と言うと、手法自体のイメージが悪くなるよとよく言われました。 この社会的な状況を詳しく知らない私は、当時なぜか「ＫＹ］という言葉が知名度が高いので不思議に思っていたのですが、理由を知って納得しました。でも、発明者もＫＹな性格で、名前もＫＹ、さらにはこの手法自体が従来の多変量解析/パターン認識の常識を超えた、いわゆる「ＫＹ」な手法なので、ちょうどいいやーと妙に納得したものでした。
＊余談３： K-stepは普通に考えるとMulti-stepですが、なんとかKにしたかったので、いろいろ考えました。 殆ど無理かなーと思っていたのですが、よく考えたら多変量解析/パターン認識手法の一つとしてK-NN法（最近隣法）があることを思い出しました。そこで、若干ニュアンスが異なりますが、このK-NNの様式を見習って繰り返しのところをK-stepとしました。
