ヒートマップは変数や観測値の関係を同時に可視化できる優れた方法。 クラスタリングをして距離の近い（関連の強い）変数、観測値を並べ替えてくれるので直感的に把握しやすい。 ヒートマップでデータを観たあと、クラスタリング・予測に繋いでいくこともできる。 ヒートマップとクラスタリングは標準化した後と前で結果が変わるので注意（俺もプログラム間違えてたw）。 コードはこちら↓ #---written by Issei---# #------ダミーデータ set.seed(1) norm <- rnorm(200) Data <- matrix(c(norm[1:50]+4, norm[51:100]+2, norm[101:150]-2, norm[151:200]-4), nrow=20, ncol=10, byrow=T) Data[, 6:10] <- -Data[, 6:10] DataSca