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2013/01/15 鈴木健太
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一定の手続きによって似ている対象（個体または変量）を自動的に集めて分類する手
法である。
→つまり、調査対象を「似たものどうし」にまとめる手法。
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各変数の得点範囲が異なる場合には（たとえば変数１が最低０～最高10，変数２が最低1
～最高100など），事前に「標準得点」（平均０，標準偏差１）に変換しておくのがよい
→標準化の仕方：[データ]メニューから[アクティブ
データセット内の変数の管理]→[変数の標準化]
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デンドログラム(ツリーダイアグラム)という図が表示されるのが特徴。
→要するに樹形図。
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ホームページのExcelデータ「10 data」をダウンロードし、「クラ
スタ分析-１」のシートの表をRに読み込みます。
※Rコマンダーの立ち上げコマンド：library(Rcmdr)
※読み込みの仕方：表をコピーして[データ]→[データのインポート]→[テキストファイルまたはクリップボード・・・]→クリップボードにチェック
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Rコマンダー上メニューの[統計量]→[次元解析]→[クラスタ分
析]→[階層的クラスタ分析]
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変数に２つとも選択。クラスタリング法：の右に好きな名前をつ
ける(デフォルトはHclust.1)
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今回は、クラスタリングの方法「最短距離法」で、距離の測度
「ユークリッド距離」。また、「デンドログラムを描く」にチェックが
あることを確認。OKを押す。
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Rのコマンドを入れるところに樹形図のような表が出たら成功。
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例えば、Heightが10の所(右図の赤線)
で切ってみると、[1,2,3] , [4,5,6] ,
[7,8,9] という３つのグループが出来る。
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このようにグループを分けてみて、各グ
ループの独自の特徴を考えてみる。うまく
特徴が見えてきたらクラスタ分析成功。
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なお、クラスタ分析は「この基準で分けて
みたら興味深い，納得できる分類ができ
た」という態度で臨むもの。探索的に行う
もので、グループ分けの絶対的な基準が
あるわけではない。
あくまで分析者が考える結果を考えるた
めの材料提供。
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Excelデータ「10 data」の「クラスタ分析-２」のシートの表をR
に読み込みます。
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Rコマンダー上メニューの[統計量]→[次元解析]→[クラスタ分
析]→[階層的クラスタ分析]
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変数に２つとも選択。クラスタリング法：の右に好きな名前をつ
ける(途中で切ってなければHclust.2になってる)
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今度は、クラスタリングの方法「ウォード法」で、距離の測度
「ユークリッド距離」。また、「デンドログラムを描く」にチェックが
あることを確認。OKを押す。
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Rのコマンドを入れるところに樹形図のような表が出たら成功。
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今回は、例えばHeightが4のあたりで切ってみると４つのグループが
出来る。
次は、この４グループがどんな特徴を持っているか検討する。
下準備として
Rコマンダー上メニューの[統計量]→[次元解析]→[クラスタ分
析]→[階層的クラスタリングの結果をデータセットに保存]
「クラスタリング解の1つを選択」で今回実行した方を選択(自分で名
付けてなければHclust.2)
「クラスタ数」のスライドを動かして、グループ数の4にする。そしたら
OK。
データセットを表示(上メニュー[分布]の下)をすると、表にグループが
追加されたことが確認できるはず。下準備終わり。
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Rコマンダー上メニューの[統計量]→[次元解析]→[ク
ラスタ分析]→[階層的クラスタリングの要約]
「クラスタリング解の1つを選択」で今回実行した方を
選択(自分で名付けてなければHclust.2)
「クラスタ数」のスライドを動かして、グループ数の4に
する。そしたらOK。
結果の見方は次ページ
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Rコマンダーの出力ウィンドウに下のように表示されるはず。
各グループごとの検査別平均値が表示されている。
この結果より、
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第1グループは検査１が中程度で検査２は低い
第2グループは検査１の得点が低く、検査２が高い
第３グループは検査１の得点が高く、検査２が中程度
第４グループは検査１も検査２も得点が低い
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という特徴をもつ事がわかる
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INDICES: 1
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検査１ 検査２
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5.625 4.750
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INDICES: 2
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検査１ 検査２
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3.50 7.75
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INDICES: 3
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検査１ 検査２
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8.000000 6.333333
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INDICES: 4
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検査１ 検査２
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3.0
5.2