２次元散布図を使ったクラスター分析

クラスター分析の方法には、階層型と非階層型あり、階層型は結果がデンドログラムというグラフで出てくるので、これを使って分析を進めることができます。

ところが非階層型については、標準的なグラフがありません。２次元データなら２次元散布図でどのようにグループ分けが行われたのかを見ることができるのですが、３次元以上になると、わからなくなります。

このページは、その対策になります。

データを２次元にしてからクラスター分析をする方法

高次元を２次元に圧縮して可視化を使うと、多次元のデータを２次元のデータに変換できます。この時に、多次元にある特徴が、２次元で見えるようになります。

２次元になってしまえば、冒頭の問題が解決します。

高次元を２次元に圧縮して可視化のページに、２次元マップの結果をクラスター分析で色分けする話がありますが、手順はそれと同じです。

上の方法では、クラスター分析が扱うデータは、２次元に変換されたものになっているので、クラスター分析の方法で３次元以上のデータを扱える能力が使われていません。

この能力を使う方法として、グラフ用のデータだけを２次元にする方法があります。

手順としては、上記と逆で、高次元を２次元に圧縮する前に、クラスター分析をします。

この方法の場合、２次元散布図で近くに配置されるサンプルと、クラスター分析で同じクラスターに分類されるサンプルが違うこために、考察に困ることがあります。

このページの方法は、どちらかというと、サンプル数が少ない時に適しています。また、このページの方法では、「クラスタリングは、なぜ、そうなったのか？」ということがわかりません。

これらの弱点を補完する方法としては、クラスタリングの原因分析があります。