次は、再帰的クラスタリングを行ってみましょう。

文章の各段落を１つのデータとみなして
全ての段落で分布図を構成すると
いくつかのデータのかたまりに分かれます。

このかたまりのことを「クラスタ」と呼び
クラスタの作成を繰り返し行うことを
「再帰的クラスタリング」と呼びます。

どのような内容の段落が多いのか分類したい時や
テキスト全体の傾向を捉えたいときに使うと有効です。
settool:6:9
処理ツール「テキスト分類（再帰的クラスタリング）」と
可視化ツール「テキスト分類表示（地図形式）」を
いずれかのパネルにセットしましょう。
face:smile
ツールのセット完了です！

このツールでは、再帰的クラスタリングによる分類結果を
地図形式で表示しています。

次は、ツールの操作を行いましょう。
現在、「ヒト」というクラスタの中に
「感覚」や「鼓膜」というクラスタがあることがわかります。

「感覚」のクラスタの中には、さらに３つのクラスタがあることがわかりますが
マウスをスクロールしてズームインしないと確認できません。

実際にズームインしてみると、「感覚」のクラスタの中には
「平衡」「一般」のクラスタがあって、さらに
「一般」のクラスタの中には「器官」「内耳」のクラスタがあります。

それでは、この結果を解釈してみましょう。
challenge:2003
＜実際にやってみよう＞
メニューウインドウの「結果」ボタンを押して
結果と解釈の登録ウインドウを表示しましょう。

今回の結果として、「平衡」「器官」「内耳」というクラスタが
「感覚」のクラスタに含まれていました。

つまり、「平衡」「器官」「内耳」の単語は
「感覚」に関連するということが読み取れます。

そこで結果は
『「感覚」のクラスタには「平衡」「器官」「内耳」という内容が含まれる』
としましょう。

解釈は『「平衡」「器官」「内耳」は「感覚」に関連する』
としましょう。
challenge:5002
＜実際にやってみよう＞
この結果と解釈を、先ほどと同様に登録してみましょう。
重要そうな解釈なので重要度は4に設定しましょう。
face:smile
解釈の登録完了です！ 現在５個の解釈が登録されました！

登録が終わったら、結果と解釈の登録ウインドウを閉じて終了です。