クラスタリングの分類対象について

Question

###前提・実現したいこと
現在，クラスタリングについて独学で学んでいます．
まだ座学だけで知識を得ているだけの状態ですので，
具体的に何に使うかはまだ決まっていませんが，
興味があり現在学んでいる段階です．
よく見かける記事で以下のことが書かれています．

クラスター分析を始めるときに決めなくてはならないことは、一般的には以下の4つで、それぞれ、どれを選択するかがポイントになる。
1.グループ分けの対象
サンプルを分類するのか、変数を分類するのか
2.分類の形式（種類、生成）
階層的方法か非階層的方法か
3.分類に用いる対象間の距離（類似度）
ユークリッド距離、マハラノビス距離、コサイン類似度（距離）…
4.クラスターの合併方法（クラスター間の距離の測定方法）
ウォード法、群平均法、最短距離法、最長距離法…

この１のグループ分けの対象についてお聞きしたいことがあります．
サンプルと変数の違いは何なんでしょうか？
分類目的でどちらを対象とするのか決まると書いてあったのですが，
具体的にサンプルと変数はどのような時に対象となるのか．
サンプルとはどのようなもので，変数とはどのようなものなのか知りたいと思います．

###試したこと
こちらの記事を参考にさせていただきました．
http://business.nikkeibp.co.jp/atclbdt/15/258678/071500002/?ST=print

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報

Answer 1

KojiDoiさま
面白い利用方法ですね。
私は、ご提示いただいたような問題の場合、識別モデル（Logistic回帰など）を作成して、目的変数に対する影響の強い説明変数（あるいはその組み合わせ）を探っていました。これからはご提示いただいた方法も考慮したいと思います。

Answer 2

R.Shigemoriさん＞ 変数クラスターは、正直なところ用途がなかったため、うまい使い方が思い浮かびません。

バイオの話ですが、何らかの病気に深い関連がありそうな遺伝子を見つけようとする研究があります。

まず、何千人かの人を対象に、遺伝子（だいたい3万ぐらいあります）の発現パターン（遺伝子それぞれがどんな時にスイッチが入ってどんな時にOFFになるのかという様態をまとめたもの）の解析データを集めます。これに基づき、一方でサンプル（ヒト）対象のクラスター分析を行い、もう一方で変数（遺伝子の発現パターン）対象のクラスター分析を行います。

ヒト単位のクラスター分析において、例えば、糖尿病の人がたくさん集まっているクラスターを見つけ、他方でそのクラスターにおいて顕著にスイッチオンになっているような遺伝子のクラスターが見つけられたとします。すると、そのクラスターには糖尿病を発症するカギを握っている遺伝子が含まれている可能性が高そうだと期待できます。

Answer 3

サンプルは、取得したデータのことです。アンケート調査であれば回答用紙単位の回答のことですし、販売履歴データであれば1レコードのことです。サンプルは複数の変数を保有しています。アンケート調査であれば設問ごとの回答になりますし、販売履歴データであれば、品種・数量・金額などです。
クラスター分析はサンプルを対象にすることが多いと理解しておいて問題ないかと思います。取引先を購買履歴データからセグメンテーションして今後の販売戦略を考えたいという場合、取引先というサンプルを変数（購買額・月当たり購買回数・所在地など）を使ってクラスター分析するという利用方法が多いためです。
変数クラスターは、正直なところ用途がなかったため、うまい使い方が思い浮かびません。想像ですが、変数が膨大にあって分析上、収拾がつかないときにクラスター分析でまとめたりするといいのかもしれません。

Answer 4

クラスター分析 | リサーチ・市場調査 | クロス・マーケティング
このページの「クラスター分析事例」の項目を読むとイメージがつかめるのではないでしょうか（やや説明が個別事例に寄りすぎているような気もしますが）。