「Diabetes.jmp」サンプルデータテーブルには、病症の進行をモデル化するのに使われる10個の説明変数が含まれています。この例では、それらの連続尺度の変数をクラスタリングします。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Diabetes.jmp」を開きます。
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［分析］>［クラスター分析］>［変数のクラスタリング］を選択します。
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3.
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「性別」を除く「年齢」から「グルコース」までの列（「年齢」、「BMI」、「血圧」、「総コレステロール」、「LDL」、「HDL」、「TCH」、「LTG」、「グルコース」）を選択し、［Y, 列］をクリックします。
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［変数のクラスタリング］では数値の連続変数を使用する必要があるため、「性別」の列は含めることができません。
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4.
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［OK］をクリックします。
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「Diabetes.jmp」の「変数のクラスタリング」レポートは、「変数のクラスタリング」を実行した結果です。「クラスター要約」レポートを見ると、変数は3つのクラスターにグループ化されています。
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「クラスターメンバー」レポートを見ると、クラスター1は「BMI」、「HDL」、「TCH」、「LTG」で構成されています。「クラスター要約」レポートを見ると、クラスター1の最も代表的な変数は「TCH」です。また、クラスター1のクラスター成分によって、これら4変数がもつ変動の62.8%を説明していることがわかります。
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クラスター2は、「総コレステロール」と「LDL」の2つだけで構成されています。「クラスター要約」レポートを見ると、クラスター2の最も代表的な変数は「総コレステロール」です。また、クラスター2のクラスター成分によって、これら2変数がもつ変動の94.8%を説明していることがわかります。
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クラスター3は、年齢、血圧、 グルコースで構成されています。「クラスター要約」レポートを見ると、クラスター3の最も代表的な変数はBPです。また、クラスター3のクラスター成分によって、これら3変数がもつ変動の56.2%を説明していることがわかります。
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