【Rによるデータサイエンス】外的規準とデータ解析方法

まず、外的規準とは。
Weblioから引用すると下記である。

外的基準
　「外的基準」には 2 通りある。
1.各ケースがいくつかの群のうちどれに属するかが事前にわかっていて，群を表す変数にその情報が納められている。
　例えば，「胃癌群」と「胃潰瘍群」のように，臨床的な診断に基づいて分類されているような場合。
2.各ケースのある変数のとる値が測定されていて，その変数のとる値は他の変数から予測できるような場合。
　このような場合に，群を表す変数，または，予測（説明）される変数を「外的基準」と呼ぶ。

データの集合を分類する際のキーとなるデータを外的規準と呼べばよいのか。

データ解析・データマイニングは、外的規準を用いるか用いないかで2つに大別できるとのこと。

外的規準を持つデータ解析方法	外的規準を持たないデータ解析方法
回帰分析	主成分分析
判別分析	因子分析
-	対応分析
-	多次元尺度法
-	クラスター分析
-	自己組織化マップ