主成分分析とクラスター分析の違いは？変数を絞り込む分析手法
ITパスポート試験 令和5年度 問6 ／ 企業活動 › 業務分析・データ利活用
過去問にチャレンジ
A社では，顧客の行動や天候，販売店のロケーションなどの多くの項目から成るデータを取得している。これらのデータを分析することによって販売数量の変化を説明することを考える。その際，説明に使用するパラメータをできるだけ少数に絞りたい。このときに用いる分析法として，最も適切なものはどれか。
- ア
ABC分析
- イ
クラスター分析
- ウ
主成分分析
- エ
相関分析
会話形式の解説
講師この問題は、たくさんある項目を少数に絞るための分析手法を選ぶ問題です。注目したいのは「多くの項目」と「パラメータをできるだけ少数に絞りたい」という2か所です。つまり、項目、言いかえると変数の数を減らしたい状況ですね。
受験者データを整理してまとめるならクラスター分析かと思いました。グループにまとめる手法でしたよね。
講師クラスター分析は、似た特徴をもつデータどうしを集めて、グループ（クラスター）に分ける手法です。ただし、分ける対象は顧客や店舗といったデータ（サンプル）のほうです。説明に使う変数の数を減らすことは、この手法の目的ではありません。
受験者まとめる対象が違うのですね。顧客をグループ分けするのと、天候やロケーションといった項目そのものを減らすのとは別、ということですか。
講師そのとおりです。項目そのものを減らすのが主成分分析です。多数の変数を少数の合成変数、これを主成分と呼びますが、そこへ要約する手法で、元のデータの情報をなるべく保ったまま変数の数を減らせます。こうした変数を減らす考え方を次元削減といいます。
受験者それなら本問の目的にぴったりですね。相関分析も変数どうしの関係を見るので、使えそうな気もしたのですが。
講師相関分析は、2つの要素の間にどの程度の関係があるかを調べ、相関係数で表す手法です。関係の強さはわかりますが、多くの変数を少数にまとめるところまではしません。変数を扱う点が似ているので紛らわしく、注意が必要です。
受験者ABC分析は在庫管理で出てくるものでしたよね。これも違う気がします。
講師はい。ABC分析は売上高や在庫金額などの大きい順に並べ、パレート図を使ってA・B・Cのグループに分ける手法です。重点的に管理すべき対象を見つけるためのもので、変数を絞り込む手法ではありません。
受験者整理すると、項目を減らすなら主成分分析、データをグループ分けするならクラスター分析、重要度で分けるならABC分析、2つの関係を見るなら相関分析ですね。
講師よく整理できています。補足すると、主成分は情報量の大きい順に第1主成分、第2主成分と得られ、変数間の相関を利用して情報を集約します。迷ったときは「何をまとめる手法か」を確認すると見分けやすくなります。
まとめ
多くの項目から成るデータで、説明に使うパラメータを少数に絞りたいときに適するのは主成分分析です。主成分分析は、多数の変数を少数の合成変数（主成分）に要約する次元削減の手法で、元データの情報をなるべく保ったまま変数の数を減らせます。クラスター分析は顧客などのデータをグループに分ける手法、ABC分析はパレート図で重要度順にA・B・Cに分類する手法、相関分析は2つの要素の関係の強さを相関係数で表す手法です。「項目を減らすのか、データを分けるのか」と、何をまとめるかで区別すると迷いにくくなります。
解答・解説
正解はウです
この問題のテーマ
たくさんの項目があるデータから、販売数量の説明に使う項目を少数にまとめるには、どの分析手法を使うかを選ぶ問題です。項目の数を減らす手法（次元削減）を見分けられるかが問われます。
解き方の考え方
最初に、問題文の「多くの項目」と「パラメータをできるだけ少数に絞りたい」を確かめます。ここから、求められているのは項目（変数）の数を減らして要約する手法だとわかります。次に、各選択肢の手法が何をする手法かを思い出して照らします。ABC分析は重要度による分類、クラスター分析はデータのグループ分け、相関分析は2変数の関係の把握です。したがって、変数を少数にまとめられるのは主成分分析だけです。
選択肢ごとの解説
- ×ア ABC分析ABC分析は、重要度の高い順に項目をA・B・Cに分ける手法です。売上高や在庫金額などの大きい順に並べ、パレート図を使って分け、重点的に管理する対象を見つけます。この手法は項目を分類するだけで、多くの変数を少数のパラメータにまとめることはできません。したがって、本問の目的には合わず、誤りです。
- ×イ クラスター分析クラスター分析は、似たデータどうしをグループ（クラスター）に分ける手法です。分ける対象は顧客や店舗といったデータ（サンプル）であり、説明に使う変数の数は減りません。「グループ分け」と「変数の集約」は別のことです。したがって、本問の目的には合わず、誤りです。
- ○ウ 主成分分析主成分分析は、多数の変数を少数の合成変数（主成分）に要約する手法です。元のデータがもつ情報をなるべく保ったまま、変数の数を減らせます。これは、多くの項目から説明用のパラメータを少数に絞りたいという本問の目的と一致します。したがって、正しい選択肢です。
- ×エ 相関分析相関分析は、2つの要素の間にどの程度の関係があるかを、相関係数で調べる手法です。変数どうしの関係はわかりますが、多くの変数を少数にまとめることはできません。そのため、パラメータを絞り込むという目的には合わず、誤りです。
補足
迷ったときは、何を対象にまとめるのかで区別します。項目（変数）を減らすなら主成分分析、データ（顧客など）をグループに分けるならクラスター分析です。主成分は情報量の大きい順に第1主成分、第2主成分と得られ、変数間の相関を利用して情報をまとめます。相関分析も変数間の関係を扱いますが、関係を調べるだけで、変数をまとめる手法ではありません。
POINT
- 主成分分析は、多数の変数を少数の合成変数（主成分）に要約する次元削減の手法です。
- 主成分分析は、元データの情報をできるだけ保ちながら変数の数を減らせます。
- ABC分析は、パレート図を使って重要度の高い順にA・B・Cに分類する手法です。
- クラスター分析は、似たデータを集めてグループに分ける手法で、変数を減らす手法ではありません。
- 相関分析は、2つの要素の関係の強さを相関係数で表す手法です。