クラスター分析で使用する変数は1つでもいい？

統計手法について質問です。
クラスター分析はいくつも変数がある場合に似たもの同士のグループを作ることができますが、
変数が1つの場合も利用することはできますか？
もしできなければ、どの統計的手法で変数が1つの場合のグループ分けができますか？

No.1 ベストアンサー 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2017/10/26 03:00

企業でSQCを推進する立場にある者です。

１変量でも可能です。

しかし、通常のクラスター分析では、
サンプル間の距離をどう定義するかを選ぶオプションがあり、
ユークリッド距離のほか、
マハラノビス距離、コサイン距離、
マンハッタン距離、キャンベラ距離・・・等々の
空間距離が候補としてあるのですが・・・、

１次元ですので、各サンプルの距離は、
単純な差分しか計算できないため、
上記の分類では、ユークリッド距離を使わざるを得ません。

また、クラスター分析は、分布の重なりあいを考慮しません。
二山分布などがあっても、
その境界で強引に線引きします。
そのため、
①各群間の重心が遠ざかる
②各群の分散が小さくなる
という点に注意しなければなりません。

その対策として、EMアルゴリズムを駆使して解く
「混合ガウス分布」と言う方法があります。
これであれば、各群の重心やばらつきが温存されます。

Rですと「Mclust」という関数になります。

この回答へのお礼

ご回答ありがとうございました。
教えていただいた方法について、また調べてみます。

お礼日時：2017/10/31 10:53

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2017/10/28 08:28

#1です。

たまたま、読み返していたら間違いに気付きました。

誤　①各群間の重心が遠ざかる
↓
正　①各群の重心が遠ざかる