「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 047

No.21251　クラスター分析の使用変数　　【波音】　2014/08/07(Thu) 22:12

経験的にでも，数値解析上の観点でもよいのですが，クラスター分析の際に使用しない方が良い変数というものはありますか？

質問の意図はいくつかあるのですが，例えば，重回帰ではVIFの高い変数は除くとか，あるいは説明力の低い変数は除く，変数が多いと過学習を起こす，etc.といった理由で除くべき理由がありますよね。

　→同じような理由（恐らく数値解析上の問題）で，クラスター分析で除くべきものは？

別の観点で重回帰でモデルの内容妥当性（解釈のしやすさ）を重視するために，説明力が同じ程度の変数であればより解釈しやすい方を残す，といったモデル選択を行うことがあるかと思います（良いかどうかは別として）。

　→実質的な解釈の観点で，クラスター分析で除くべきものは？

特に後者は
　・分類には使う（クラスター分析の変数として採用する）
　・分類後，クラスターごとのグループ集計をして確認するための変数
　　（分類には使わない，解釈のために後から集計する）
という使い分けとか，あるのでしょうか？

回答というより，意見レベルでお伺いしたくて質問をいたしました。