Heat Map with Hierarchical Clustering: Multivariate Visualization Method for Corpus-based Language Studies

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  • ヒートマップと階層型クラスタリング : コーパスに基づく言語研究のための多変量視覚化手法

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コーパスに基づく言語研究の利点は，広範な言語項目を分析対象とすることで，言語データを包括的に記述できることである。しかしながら，複数のデータにおける多数の言語項目を効率的に分析するためには，多変量解析などの統計手法に関する知識が求められる。本稿では，言語研究で活用することができる複数の多変量解析の長所と短所を比較検討し，ヒートマップと階層型クラスター分析を組み合わせて用いることの有効性を論じる。それに加えて，R言語を用いた解析方法と，その解析結果を解釈する方法を提示する。

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