このページの次元削減クラスタリング分析というのは、両方の合わせ技です。応用できるのですが、「作ったクラスターが、どのようなものかがわからない。」、という説明可能性の面での弱点があります。これらの方法の前に、次元削減クラスタリング分析をすると、説明可能性が改善します。「クラスターの数は何個が良いのか?」ということを調べる方法にもなります。手順は、下記の3段階です。2次元データにしてしまいます。「サンプルA、B、Cは同じグループ」といった分析は、これでできます。グループに分かれることはわかるのですが、「グループのそれぞれの特徴は?」ということは2次元データを見てもわかりません。2次元散布図で確認できるので、クラスタリングの出来栄えや、どのような形のクラスターなのかが分析できます。この段階では、「グループに分かれる」という目で見て分かることを、色付けすることまでができます。「目的変数が質的変数で、しかも、多クラスでも良い」、「分析結果の説明性がある」という特徴があるので、このアプローチには便利です。すると、クラスターがどのように分けられているのかが、決定木の結果からわかります。次元圧縮を選んでから、クラスタリングにチェックを入れると、決定木分析まで出て来ます。クラスター分析による外れ値の。