Q&A
こちらの記事は、クラスタリングの様々な図示方法が掲載されていますので、参考になるかもしれません。
https://exploratory.io/note/kanaugust/K-Means-wfx5qQy1Pg
前提・実現したいこと
Pythonでデータ分析を行っています。
・分析するデータ:69項目のアンケートへの消費者の回答データ
・分析方法:
1.項目数が多すぎるため、因子分析を行い11個の新しい変数を生成した。
2.1で生成した変数で、クラスター分析を行った。
3.2の結果、3つのクラスターができた。
4.クラスター毎の特徴を明らかにする。
発生している問題・エラーメッセージ
4で、特徴を明らかにしようとしたが、11個でも変数が多すぎ、考察が困難であった。
そのため、11個の変数を2,3個まで減らそうと考え、主成分分析を行った。
しかし、累積寄与率が80%を超えるためにはPC7まで必要で、2,3個まで変数を減らすことが出来なかった。
・7個では図示できないため、上手く考察することが出来ない。
このような場合、どのように考察すればいいのでしょうか。また、主成分分析以外の方法が適切なのであれば、教えて頂きたいです。
ネット上で質問することが初めてなので、この質問の回答に必要な追加で必要な情報などがあれば、教えていただきたいです。
よろしくお願いいたします。
エラーメッセージ
該当のソースコード
ソースコード
試したこと
ここに問題に対して試したことを記載してください。
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
ここにより詳細な情報を記載してください。
丁寧にありがとうございます！！
11個の変数は多すぎると思っていたのですが、載せていただきたサイトのように可視化すれば、見やすく考察できそうだと思いました！やってみます????
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