Text Mining · Cluster Analysis · N=249
救急車を呼んだ理由 — クラスター分析
自由記述テキスト → TF-IDF (char 2-3gram) → SVD50次元 → K-means (k=9, Silhouette最大化)
N = 249件
k = 9 clusters
TF-IDF + SVD
K-means
有効回答
249
自由記述
クラスター数
9
k最適化
最大グループ
49件
多様な急性症状
最小グループ
12件
激しい腹痛
平均年齢
40.1
歳 (SD±10)
01
クラスター一覧 — クリックで詳細展開
02
件数比較 · 症状キーワード分布
クラスター別 件数
全249件の分布
COUNT
クラスター別 症状キーワードの内訳
各グループにどんな症状が多いか（件数）
KEYWORDS
03
2D散布図（PCA） · 構成比
PCA 2次元散布図
ホバーで理由を表示
PCA
構成比（ドーナツ）
各クラスターの割合 N=249
RATIO
04
モデル選定 · 対象者属性
クラスター数の選定根拠
グループ数（k）ごとのまとまり具合スコア — k=9が最も高いため採用
MODEL SEL
クラスター別 対象者の内訳
誰のために救急車を呼んだか
TARGET