JMP>次元削減>相関性の高い変数を折りたたむ（合計N = 7300）？こんにちはJMPコミュニティ、
代表的な変数（つまり、相関性の高い変数のグループごとに1つの集約変数）に集約したい相関性の高い変数（r> 0.95）の複数のサブセットを含む広範なバイオマーカーデータセット（7,300変数）があります。 相関性の高い変数のペアを簡単に識別できますが、各グループのすべてのメンバーを識別するのに苦労しています。 クラスタリングを試しましたが、明確な答えを得ることができません。
このデータセットを折りたたむことができるメソッドがMultiVariateメソッドにありますか？
ちなみに、機密保持のため、データセットをチャーリングすることはできません。
ご協力ありがとうございました。
一番、
TS
分析Re：JMP>次元削減>高度に相関する変数を折りたたむ（合計N = 7300）？こんにちはJMPコミュニティ、
投稿後すぐに答えの一部を見つける傾向があるようです。 ステップ1：Custerメニュー= completedの下でVariableClusteringプラットフォームを使用します。
変数がクラスター化され、ほとんどの代表者とクラスターメンバーシップの結果が利用できるようになったので、出力をテーブルに適用するための最良の方法は何ですか（JSLスクリプトが含まれると想定しています）。
ご協力いただきありがとうございます。
一番、
TS
Re：JMP>次元削減>高度に相関する変数を折りたたむ（合計N = 7300）？こんにちはJMPコミュニティ、
さて、私は私の質問を解決しました。 変数（相互相関> 0.95の変数のサブセット）をクラスター化した後、クラスターメンバーシップと最も代表的なものを元のSTACKED（Tall x Narrowテーブル）に一致させました。 次に、クラスターに関連付けられていないすべての行と、最も代表的な名前、サブセット化された名前、変数で分割された名前に一致する名前の行を選択しました。 私は7,300変数から5,700変数になりました（つまり、22％の崩壊）。
一番、
TS
