マルチコ回避型クラスター分析(エンタテインメントを活用した学習環境/一般)

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概要

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アンケートなどの多変量データを用いてクラスター分析を行う場合、マルチコが発生し、クラスターが得られない場合がある.そこで、有意差の見られる高相関グループより、グループを代表する変量を残して他を削除し、有意差の見られない変量はそのまま採用する高相関代表化法および、変量ごとの確率分布の類似性に着目して分類する分布類似度検査法を提案する.そして、実際にマルチコが発生しているアンケート結果を用いて、従来法のward法および、提案する2つの手法を用いてクラスター分析を行った結果、いずれの手法でも3つのクラスターが抽出可能であり、同一のネーミングができた.特に、ward法はクラスター分割やネーミングに困難さがあるが、提案手法は容易に分割可能であった.
2011-02-25

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