「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16.1 変数の相関マップの例