主成分分析とクラスタ分析の違いについて
ざっくりとした違いは
主成分分析：変数を統合した新たな変数を使用して，データがもつ変数の数を減らす方法
クラスタ分析：変数の値が互いに類似するものを集めることによって，データを分類する方法
いずれにしても「データを「要約」」するのが共通してます。
要約する分析手法ですが、要約する目的が異なります。
主成分分析とは
主成分分析とは、多くの変数を持つデータを集約して主成分を作成する統計的分析手法です。
例としては次のようになります。
- 国数理社英の5教科の得点から総合評価点を求める
国語（変数）・数学（変数）・理科（変数）・社会（変数）・英語（変数）⇒総合評価点（変数）といった形で５つの変数を１つの変数とするイメージです。
また、身長と体重をBMIという1つの指標にするというのも同じように２つの変数を１つとしています。
クラスタ分析とは
クラスター分析とは、個々のデータから似ているデータ同士をグルーピングする分析手法です。
例としては次のようになります。
- 国語の点数が高いグループや、低いグループ等に分ける
クラスター(集団)の言葉どおり、似ているデータ通しを集める形となります。
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