妊娠・出産・子育て便利帳

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Rで学ぶクラスタ解析

クラスター分析入門―ファジィクラスタリングの理論と応用

パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測

パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測

計算統計学の方法―ブートストラップ・EMアルゴリズム・MCMC (シリーズ予測と発見の科学 5) (シリーズ予測と発見の科学)

最近のものではコレが一番　　（2006-12-21）
多変量解析について書かれた本というのはかなり多く出版されていますが,多次元尺度構成法やクラスター分析にのみ着目して書かれた本というのは以外に少ないです。あったとしても,けっこう古いもので古典的な良書である場合が多いので,それらは図書館でしかお目にかかれないこともあります。

多次元尺度構成法もクラスター分析も要するに「似たもの同士」を集める分析ですが,これは例データを用いた解析例が載っていますし,これらの手法を理解するための基礎となる数学的な説明もされています。中でも良いと感じたのはデータの形式や種類によって適用すべき分析方法をしっかりと区別して説明している点です。

しかし,とても単純な仮想データを用いていて,実例(のような)分析例はないので即戦力として役に立つかどうかは少々疑問です。心理学でもかなり利用されている手法ですが,あまり数学になじみの無い場合は難しいかもしれません（でもこの分野における分かりやすい入門書はほとんどないのも事実です）。