XLSTATによる階層クラスタリング
このチュートリアルで使うデータと結果のExcelシートは、こちらからダウンロードできます。こ のデータは、 米国国勢調査局からのもので、2000年と2001年の間の51州の人口の変化を記述しています。（注意：オリジナル・ファイルは次のURLからダウン ロードできます。http://eire.census.gov/popest/states_dataset.csv ）元のデータ集合は、分析の焦点である2001年のデータとの1000人の住民ごとの比率に変形されています。我々の目的は、利用可能な人口統計データに 基づいて、州の均質なクラスタを作成することです。
XLSTAT-Proを起動して、XLSTAT｜Analyzing data｜Agglomerative Hierarchical Clusteringを選択するか、 "Analyzing Data" ツールバー（下図）の対応するボタンをクリックしてください。
階層型クラスタリング・ダイアログ・ボックスが現れます。そして、Excelシート上のデータを選択してください。（注意：XLSTATに よってデータを選択する方法は複数あります。詳細は、 XLSTATチュートリアルのデータ の選択のセクションを確認してください。）この事例では、データが1行目から始まっているので、列選択を使うのが早くて簡単です。これはなぜ列に 対応する文字が選択ボックスの中に表示されるのかを説明します。我々は人口のダイナミクスに興味があるので、変数Total population は選択されませんでした。最後の列は、その前の列と完全に相関しているので、選択されませんでした。
グループ作成がスケール（尺度）の効果による影響を持つことを避けるために、Center/Reduce
オプションが選択されました。"More"ボタンは高度なオプションを表示します。我々は、各オブザベーションが属するグループを結果に示すようにするた めに、automatic truncationオプションを選択しました。 すべての他のオプションは、デフォルトのままにしておきます（1行目に変数の説明が含まれるので、Labels includedは有効にします）。
"オプション" タブでは、尺度効果の影響を受けたグループ基準を避けるために、中心/縮小 オプションを選択しました。我々は、各オブザベーションがどのグループに属するかを結果に表示させるために、自動切り捨てオプションを選択しました。自動切り捨ては、エントロピーに基づき、均質なグループを作成しようとします。しかしながら、これは、実行上の制約や事前知識により異なるグループ数を使用することを阻みません。
"OK"をクリックすると計算が始まります。1番目の結果は、レベル棒グラフです。その形は、データの構造に関する多くのことを明らかにします。非類似度が大きい場合、我々がグ ルーピングしたグループがすでに均質になっています。 自動切り捨ては、いつオブザベーションを集めるのを（またはオブザベーションのグループ分け）を止めるかを決定するために使用します。
下図は、デンドログラムです。これはアルゴリズムがどのように働いて、オブザベーションをグループ分けして、サブ・グループができる かを示します。ご覧のように、アルゴリズムはすべてのオブザベーションをグループ分けすることに成功しています。点線は、自動切り捨てを示していて、３つのグループを導いています。
2つのグループがほぼ同じサイズで、3つめは、2つの州だけです。最初のグループ（青色で表示）は、3つめよりも均質です（それは、デンドログラム上でより平坦です）。それは、クラス内の変数を見て確認されます。3つめのグループは、１つめよりもかなり高いです。
下表は、各クラスタに分類された州を示します。
各州のクラスIDを持つ表が、結果シートに表示されます。以下にサンプルを示します。この表は、たとえば、判別分析や並行座標法など、さらなる分析のために最初の表と融合できるので便利です。
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