クラスター分析とは？
異なる性質のものが混ざりあっている集団（対象）の中から互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り、対象を分類しようという方法を総称したものです。
どこで使われるのか？
客観的な基準に従って科学的に分類ができるため、ブランドの分類や、イメージワードの分類、生活者のセグメンテーションなどのポジショニング確認ができます。
これは主にマーケティングリサーチの現場で必要になります。
クラスター分析にはデータ数によって２種類存在する
階層型
非階層型
階層型とは、トーナメント表のように各データが最終的に１つにまとまる集団（クラスタ）を形成します。
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| 階層型クラスターではデンドログラム（樹形図）が出力されます |
非階層型とは、階層型と異なり、最終的に１つにまとまるわけではありません。
この使い分けは、データ数によって分類されます。
階層型は、１つの集団をまとめるため、各データ・各クラスタがどのように結合していくかの流れを見る事が出来ます。しかし、データ数が極端に多いと、無理やり１つの集団にまとめる性質上、クラスター分析の精度は劣ります。分類の過程に力を入れています。
非階層型は、１つの集団にまとめることは不可能ですが、データ数の多少によって分析精度が変わることはありません。分類に力を入れています。
今回は階層型の分析を見ていきましょう。
分析データ（県のイメージ調査）
県に対するイメージをクラスター分析に掛けて、各県を分類していきます。
データ数が少ないため、階層型に挑戦できます。
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| 12の形容詞に対する評価結果の違いから、県間の類似性（距離）を求める |
分析結果
地理的によって分類されています。「秋田：青森」、「群馬：静岡」
大都市によって分類されています。
「大阪：東京」
新たな発見も‥
「愛知：福岡」
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| 結合の過程を見ることで、直観的に分類イメージが湧きます |
分類された結果だけでなく、なぜグルーピングされた理由まで分析を進めることが大切です。
