stat主成分分析であれ、対応分析であれ、クラスター分析であれ、クラスタリングには、それぞれ長所や短所があります。そこで、複数のクラスタリング手法を組み合わせることで、データの性質をより深く理解しようというアプローチがあります。今回は、その一例として、対応分析とクラスター分析を組み合わせます。分析データは、MASSパッケージのcaithを使います。分析データlibrary(MASS)caithまずは、普通に対応分析を実行し、散布図を描いてみましょう。rownames(ca$cscore))これらの散布図を見ると、目の色も髪の色も、3つのクラスターに分かれているように思われます。次に、この対応分析の次元得点を使って、クラスター分析を実行します。colours")最後に、クラスター分析の結果を対応分析の散布図に重ねてみましょう。cl2)これらの散布図を見ると、目の色と髪の色がそれぞれ3つに色分けされていることが分かります。今回のデータは非常に単純なものでしたので、わざわざ色分けするまでもなかったかも知れません。分析対象とするケースや変数が数十、あるいは数百ある場合には、色の違いが解釈の手助けとなることでしょう。*1:このデータは、スコットランドのケイスネスという地方に住む人を対象に、目の色と髪の色を調査したものです。*2:クラスター数の絶対的な解釈は存在しないため、3つではなく、2つのクラスターに分かれていると言う人もいるでしょう。*3:ここでは、散布図の作成にも用いられた第1次元と第2次元の得点を使います。R講習会に関するメモです*1。Kobayashi言語と統計に関心があります。著書は、『ことばのデータサイエンス』、『Rによるやさしいテキストマイニング』、『Rによるやさしいテキストマイニング[機械学習編]』、『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』、『仕事に使えるクチコミ分析—テキストマイニングと統計学をマーケティングに活用する』など。Diaryはてな記法一覧Searchはてなブログをはじめよう!langstatさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。