誰かがすべての序数データにJMPの階層的クラスタリング機能を使用し、非ワードオプションがどの程度うまく機能するか試してみましたか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />だから私はクラスター分析を使用してJMPでクラスターを構築しようとしていますが、私のデータはすべてカテゴリカルなので、他のオプションのいくつかがよりうまくいくかどうか疑問に思いました。JMPのマニュアルには、どのカテゴリのデータを使用するのか、インターネットが特に有用ではなかったかなど、ほとんどすべてのカテゴリカルデータに異なるアルゴリズムを使用する必要があることを示唆する以外には、ほとんど意味がありません。任意の提案は大歓迎です。ありがとうございました。
Re：すべての序数データにJMPの階層的クラスタリング機能を使用した人はいますか？また、Ward以外のオプションがどれほどうまく機能するか試しましたか？背景と、リンク切れのお詫び申し上げます。多重コレスポンデンス分析 （MCA） 。あなたが言うことを考えれば、私は間違いなく見て、何が現れるのかを見るでしょう。 http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analysis.shtml
Re：すべての序数データにJMPの階層的クラスタリング機能を使用した人はいますか？また、Ward以外のオプションがどれほどうまく機能するか試しましたか？こんにちはイアン、
速やかなご返信ありがとうございます。私は序数でタグ付けするだけでなく、それを綴るべきだったと思います。つまり、私のデータはすべてカテゴリカルであり、連続データでも名目データでもありません。私はおそらくデータを持つ数百ものカラムを持つことになるでしょう、そして私はこれらが自然に起こる順序を決定するためにcluster関数を使用しようとしています。それで、これは私が世界的に売られる製品を持っているけれどもそれが世界的に提出される方法がそれぞれの国/市場のためにわずかに異なるという複雑な状況です。製品はそれが提出された方法で販売されなければなりません。各出願は、販売の準備が整う前に製品を製造し分析する方法に微妙な違いがあるかもしれません。私は、供給が不足していないことを確実にし、すべての製品が類似するようにするために、各国の製品の状態/申告を調整するためにどの戦略が最も適しているかを調べます。できるだけ早く それが理にかなっていることを願っていますか？
それで、そのようなもののためにどんなアルゴリズムが最も適していますか？デフォルトの "Ward"を正しく使うべきではないと思いますか？
ご協力ありがとうございました！
Re：すべての序数データにJMPの階層的クラスタリング機能を使用した人はいますか？また、Ward以外のオプションがどれほどうまく機能するか試しましたか？スレッドから、私はあなたのデータがカテゴリカルなのか序数なのか（あるいはおそらく両方の混合なのか）わかりませんでした。あなたが口語的または技術的な意味で 'cluster'を使っているのでもない。
データがカテゴリカルである場合、私は確かに見てみるでしょう： http://www.jmp.com/support/help/Multiple_Correspondence_Analysis.shtml 。カテゴリ変数と連続変数、または順序変数、あるいはその両方が混在している場合は、後者の変数をカテゴリカルにしてMCAに含めることを推奨するものもあります。このプロセスは情報を失いますが、変数をまったく含まないよりも良い場合があります。そして、あなたがあなた自身の検索を通して見つけたかもしれないように、何人かはMCAからの出力をクラスタリングへの入力として使うことを支持します、そしてあなたは確かにこれを試すことができました。
ただし、最終的には、「最善の」方法、あるいは実行可能な方法でさえも、設定した具体的な目的（結果が実際にどのように使用されるのか）、および処理するデータの程度によって異なります。。。）これらの目的を達成することを支持する。言うまでもありませんが、簡単なグラフィカルで説明的な要約が正しい方向への指示に役立ちます。
