クラスター分析（Cluster Analysis）

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問題設定

何を知りたいか、どの変数でまとめるかを決めます。

カフェの客12人を「月間来店回数」と「1回の支払額」でまとめ、客のタイプを探します。誰がどのタイプかという正解(ラベル)はありません。

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距離尺度

「似ている」を数値で測る基準を決めます。ふつうは2点間の直線距離(ユークリッド距離)を使います。

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クラスタリング手法

どうまとめるかを決めます。階層的手法は最も近い2つのまとまりを1つずつ併合し、k平均法のような非階層的手法は先にクラスター数を決めます。

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クラスター数の決定

いくつに分けるかを決めます。併合距離が急に大きくなる直前で止めます。

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プロファイル記述

クラスターごとに変数の平均(×印)を見て、どんな客かを説明し名前を付けます。

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妥当性の評価

結果が信頼できるかを確かめます。別の手法でまとめ直したり、指標で点検したりします。