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クラスタ分析についてです。

解説には「クラスタ分析は、複数の変数(項目、属性、次元数)を持つデータを利用し、その変数間の相互の関係性をとらえるために使われる統計的手法です。
対象となる複数の異なる性質のものが混ざり合っているの中から、類似したものを集めてグループを作り、分類する過程と結果をデンドログラム(樹状図)として表現します。」

とありますが、いまいちピンと来ません。
どなたか、噛み砕いて丁寧に説明して頂けませんか？
他の方のサイトの解説を読んでもよく理解出来ませんでした。

階層クラスタ分析と非階層クラスタ分析のそれぞれにおいて、用いられるグラフを参照いただかないとグルーピングの流れについてなかなか説明が難しいところですが、要は多くのデータを用意し、それらの相互関係を見るためにグラフ化する手法です。
例えば、「〇〇が好きな人の他の特徴は何？」ということを調べたいときに、〇〇が好きな度合いやレベルを縦軸に取り、横軸に他の特徴を並べ、あとは人ごとのデータを分布させることでグルーピングし、「〇〇が好きな人は××も好きな場合が多い」等を見出すのです。

文章で説明するとこんな感じかなと。

有難うございます。
なんとなく理解できました。

正直、午後のデータ構造及びアルゴリズム等でテーマになりそうな内容だと思っています…

少しでもお役に立てたなら幸いです。