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変数のクラスタリング
似通った変数をクラスターに分類
「変数のクラスタリング」プラットフォームは、似ているどうしの変数から構成されたクラスターに分類します。変数のクラスタリングにより、少数の主成分にまとめたり、代表的とみなされる変数を選び出したりできます。求められたクラスター成分は、クラスター内のすべての変数の線形結合となっています。また、各クラスターを、そのクラスター内で最も代表的とみなされる変数で表すこともできます。
この手法は、データの次元を減らすために使えます。変数の個数が多いような状況において、変動のかなりの部分を、クラスター成分、または、クラスター内の最も代表的な変数によって説明できることがあります。求められたクラスター成分は、予測などのモデルに流用できるでしょう。通常、求められたクラスター成分は、すべての変数から求められる主成分よりも解釈が容易です。
図15.1 変数の相関マップの例
目次 
「変数のクラスタリング」プラットフォームの概要
「変数のクラスタリング」プラットフォームの例
「変数のクラスタリング」プラットフォームの起動
「変数のクラスタリング」レポート
相関のカラーマップ
クラスター要約
クラスターメンバー
標準化変数に対する係数
「変数のクラスタリング」プラットフォームのオプション
「変数のクラスタリング」プラットフォームの別例
相関のカラーマップの例
「変数のクラスタリング」プラットフォームによる次元削減の例
「変数のクラスタリング」プラットフォームの統計的詳細
変数クラスターのアルゴリズム