多変量解析の種類

1.主成分分析

相関の高い変数から、合成変数を作成し、

次元を高める（データを集約する）

2.因子分析

見えない共通因子をさぐる

3.コレスポンデンス分析

散布図を利用して、類似度を視覚的に把握する

4.クラスター分析

類似する変数をクラスターにまとめる