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秀吉Dplus | 多変量解析

クラスター分析(K-means法)

非階層的方法では、まずクラスターの数を決め、各クラスターに種子点(シード)と呼ばれるサンプルを割り当てます。さらに、1サンプルごとに種子点からの距離を測ります。この種子点からの距離がそのまま各クラスターからそのサンプルへの距離になります。サンプルは、この距離を比較して一番近いクラスターに所属します。こうしてすべてのサンプルについて所属クラスターが決まります。各クラスターに所属するサンプルの平均値(重心)を新たな種子点として、同じ過程が繰り返えされることにより、安定したクラスターを得ることができます。

非階層的クラスターでは、はずれ値がある場合、そのはずれ値によってサンプルサイズ1のクラスターが形成されます。このため、あらかじめはずれ値をチェックし分析からはずしておくか、クラスター数を多めに設定し、クラスターナンバーを保存して、条件設定機能を使い、サンプルサイズ1のクラスターを分析の対象からはずす処理が必要になります。

クラスター分析(K-means法)を行う

クラスター分析とは

  1. 分析ボタンの [クラスター分析 K-means法の実行]をクリックします。
  2. 分析項目を指定し、クラスター分析(K-means法)を実行します。

    項目リストから項目を選択し、説明変数へ追加します。[OK]ボタンをクリックし分析を実行します。

    クラスター分析指定画面

    タイトルクラスター分析(K-means法)のタイトルを入力します。
    説明変数-数量項目項目リストから説明変数をボタンを押して選択します。(20個までの指定できます)
    クラスター数2~16のクラスター数を入力します。
    反復数20以内で反復数を入力します。
    抽出条件必要に応じて抽出条件リストから抽出条件を指定します。
  3. クラスター分析(K-means法)の結果が表示されます。

    出力画面

  4. 出力された分析結果を保存するには[保存の確認メッセージ]の[はい]をクリックします。

    メインメニューの[ファイル]→[分析結果の保存]からも実行できます。

  5. 保存先のフォルダとファイル名(拡張子.wan)を指定し[保存]をクリックします。

    保存画面

  6. データファイルにサンプル統計量を保存します。(固体分類のときのみ)

    保存するサンプル統計量をクリックしてチェックマークを付け、[保存する] をクリックします。データファイルサンプルスコアが追加保存されます。

    サンプル統計量を保存する必要のない場合は[保存しない]をクリックします。

    サンプル統計量の項目保存

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  1. 多変量解析の起動
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  4. 重回帰分析
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  7. 因子分析
  8. 数量化分析とは
  9. 数量化1類
  10. 数量化2類
  11. 数量化3類
  12. クラスター分析とは
  13. クラスター分析(凝集法)
  14. クラスター分析(k-means法)

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