【趣旨】
クラスター分析は、似ているデータどうしを分類しグループ化する統計的な手法です。大量のデータを単純化（要約・可視化）し理解・考察することにより仮説の発見が期待できます。クラスター分析には「階層性クラスター分析」と「非階層性クラスター分析」の２種類の方法があり、クラスター数やデータ数に応じて使い分けることができます。分類したクラスターの特徴をユーザがどのように考察するかが重要です。
特許情報をみることにより、各産業分野での具体的な課題解決においてクラスター分析がどのように役立っているかを知ることができます。
 
【掲載している特許情報】
発明の特徴にクラスター分析を含む特許情報を調査の対象としました。クラスターの扱い方に着目し、クラスター数、分割方法、クラスター間の距離などの観点に基づいて技術分類を行いました。ただし、クラスター分析として判定できないグループ化や分類を含む特許情報は対象としていません。
明らかなノイズ情報、単なる拡張記載の特許情報は対象外にしています。
 
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