クラスター分析 - 観測値の例

あるスポーツ用品会社のデザイナーが、新しいサッカーのゴールキーパーグローブをテストしたいと考えています。デザイナーは20人のボランティア選手に新しいグローブを着用してもらい、選手の性別、身長、体重、利き手の情報を収集します。そして運動選手を類似度に基づいてグループ分けしたいと考えています。　

結果を解釈する

この表は、各ステップで結合されたクラスター、クラスター間の距離、クラスターの類似性を示します。

類似度水準は、ステップ15まで、およそ3以下の単位で減少します。類似度は、ステップ16と17で、20より大きい単位（62.0036から41.0474へ）で減少し、クラスター数は4から3に変化します。
結合されたクラスター間の距離は、およそ0.6以下の単位でまず減少します。距離は、ステップ16と17で、1より大きい単位で（1.81904から2.82229へ）上昇し、クラスター数は4から3に変化します。

距離と類似度の結果は、4つのクラスターが最終分割ではかなり十分になることを示しています。このグループ化が設計者にとって直観的な意味を持つとすれば、これが適していると考えられます。樹形図は、表内の情報をツリー図の形式で表示したものです。

設計者は、分析を戻して、最終分割で4つのクラスターを指定する必要があります。最終分割を指定する場合、追加の表を表示して、最終分割に含まれるクラスターごとの特徴を説明します。

ステップ	クラスター数	類似度の水準	距離水準	結合されたクラスター		新しいクラスター	新しいクラスター内の観測値数
1	19	96.6005	0.16275	13	16	13	2
2	18	95.4642	0.21715	17	20	17	2
3	17	95.2648	0.22669	6	9	6	2
4	16	92.9178	0.33905	17	18	17	3
5	15	90.5296	0.45339	11	15	11	2
6	14	90.3124	0.46378	12	19	12	2
7	13	88.2431	0.56285	2	14	2	2
8	12	88.2431	0.56285	5	8	5	2
9	11	85.9744	0.67146	6	10	6	3
10	10	83.0639	0.81080	7	13	7	3
11	9	83.0639	0.81080	1	3	1	2
12	8	81.4039	0.89027	2	17	2	5
13	7	79.8185	0.96617	6	11	6	5
14	6	78.7534	1.01716	4	12	4	3
15	5	66.2112	1.61760	2	5	2	7
16	4	62.0036	1.81904	1	6	1	7
17	3	41.0474	2.82229	1	4	1	10
18	2	40.1718	2.86421	2	7	2	10
19	1	0.0000	4.78739	1	2	1	20