質問: ### 前提・実現したいこと 現在,クラスタリングについて独学で学んでいます. まだ座学だけで知識を得ているだけの状態ですので, 具体的に何に使うかはまだ決まっていませんが, 興味があり現在学んでいる段階です. よく見かける記事で以下のことが書かれています. クラスター分析を始めるときに決めなくてはならないことは、一般的には以下の4つで、それぞれ、どれを選択するかがポイントになる。 1.グループ分けの対象 サンプルを分類するのか、変数を分類するのか 2.分類の形式(種類、生成) 階層的方法か非階層的方法か 3.分類に用いる対象間の距離(類似度) ユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン類似度(距離)... 4.クラスターの合併方法(クラスター間の距離の測定方法) ウォード法、群平均法、最短距離法、最長距離法... この1のグループ分けの対象についてお聞きしたいことがあります. サンプルと変数の違いは何なんでしょうか? 分類目的でどちらを対象とするのか決まると書いてあったのですが, 具体的にサンプルと変数はどのような時に対象となるのか. サンプルとはどのようなもので,変数とはどのようなものなのか知りたいと思います. ### 試したこと こちらの記事を参考にさせていただきました. http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/258678/071500002/?ST=print ### 補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど) より詳細な情報
回答: サンプルは、取得したデータのことです。アンケート調査であれば回答用紙単位の回答のことですし、販売履歴データであれば1レコードのことです。サンプルは複数の変数を保有しています。アンケート調査であれば設問ごとの回答になりますし、販売履歴データであれば、品種・数量・金額などです。 クラスター分析はサンプルを対象にすることが多いと理解しておいて問題ないかと思います。取引先を購買履歴データからセグメンテーションして今後の販売戦略を考えたいという場合、取引先というサンプルを変数(購買額・月当たり購買回数・所在地など)を使ってクラスター分析するという利用方法が多いためです。 変数クラスターは、正直なところ用途がなかったため、うまい使い方が思い浮かびません。想像ですが、変数が膨大にあって分析上、収拾がつかないときにクラスター分析でまとめたりするといいのかもしれません。