ある日用品メーカーが、次の（ア）〜（ウ）の分析を計画している。（ア）購買データから、買い方の似た顧客どうしを5つのグループに分ける。（イ）8ブランドの2つずつの組について「どれだけ似ていないか」を消費者に尋ねた結果だけから、ブランドの位置関係を2次元の図に表す。（ウ）問い合わせの自由記述文から話題を抽出し、1件の文章に各話題がどの割合で含まれるかを推定する。用いる手法の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：分析目的と教師なし手法の対応
ポイント
目的に応じて、グループ分けはクラスタリング、距離からの配置図はMDS、話題の割合はトピックモデルと使い分けます。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
（ア）は顧客を指定した数のクラスタに分けるのでk-means法、（イ）は非類似度だけから配置図を作るのでMDS、（ウ）は文書ごとに話題の割合を推定するのでLDAが合います。
- B
不適切
（イ）が誤りです。主成分分析には、各ブランドを項目ごとの数値で表したデータが必要です。手元にあるのがブランドどうしの非類似度だけなら、その距離の関係を保って配置するMDSを使います。
- C
不適切
（ア）が誤りです。t-SNEは高次元のデータを2〜3次元に写して可視化する手法で、各顧客にグループを割り当てる仕組みはもちません。図で塊が見えても、グループ分けにはクラスタリングの手法を使います。
- D
不適切
（ウ）が誤りです。ウォード法は階層的クラスタリングの手法で、各文書を1つのクラスタだけに割り当てます。1件の文章に複数の話題がどの割合で含まれるかを推定するには、トピックモデルのLDAを使います。
補足
MDSは、マーケティングでブランドの位置関係を示すポジショニングマップの作成に使われてきました。図の軸にはあらかじめ意味が付いていないため、近くに並んだブランドどうしの共通点から、分析者が軸の意味を解釈します。
試験での狙われ方
教師なし学習の手法名と、その手法で得られる結果（グループ、配置図、話題の割合）を対応させる形が考えられます。