[STEP1]
文章に含まれる文章の
各セグメントを一つのデータとみなし、
すべてのセグメントで分布図を作成すると、
「いくつかのデータのかたまり」が
複数個作成されます。
この「かたまり」をクラスタといい、
クラスタの作成を繰り返し行う分析を
再帰的クラスタリングといいます。

セグメントが少ないとありがたみがわかりにくいですが、
セグメントを集団として
分類したい場合や大まかな性質を捉えたい場合に
有効な手法です。
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[STEP2]
いずれかのパネルに、
処理ツール「テキスト分類(再帰的クラスタリング)」と、
適切な可視化ツールをセットして、
パネル内のセットボタン「→」を押してください。

これらのツールでは、
文章中のセグメントに対して
再帰的クラスタリングを行い、
分類結果を地図形式で表示します。
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[STEP3]
文章中のセグメントに対して
再帰的クラスタリングを行い、
●を一つのセグメントとして
分類結果を地図形式で表示します。
また、セグメントを特徴付ける単語を●付近に表示します。

[操作手段]
＜左のパネル＞
・マウスでドラッグアンドドロップ
　地図全体を移動
・マウスでスクロール
　地図の拡大縮小
・●部分をマウスカーソルでタッチ
　右のパネルに該当するセグメントの内容を表示

＜右のパネル＞
特に操作は必要ありません。
処理ツール「テキスト分類(再帰的クラスタリング)」
から受け取るデータが「セグメントのメイン」という種類であるため、
「セグメントのメイン」を選択して利用します。
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[STEP4]
[STEP2]でセットしたツールの
パネル上部の「結果と解釈」ボタンを押して
「結果と解釈の登録」ウィンドウを開き、
「結果」と「解釈」を書き、「重要度」を選択して
[登録]ボタンを押してください。

＜クリア条件＞
「結果」　：「感覚」というクラスタに含まれる「セグメントを特徴付ける単語」を全て含める
「解釈」　：
「重要度」：
RMI,器官 内耳 平衡:/:/
AssignTool,RClustering/