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16.1 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