本研究では，クラスタリングの1 手法である，K-平均法と，バイプロットのアルゴリズムを組み合わせることにより，個体と変数の分類と，分類後のクラスターのプロットを同時に行う方法を提案する．一般に，多くの個体・変数から成るデータ行列のバイプロットは，個体に対応する点，変数に対応するベクトルの数が非常に多くなり，煩雑なプロットとなるため，その解釈は困難である．提案手法は，個体・変数を少数のクラスターに分類し，そのクラスターを2 次元平面上にプロットするものであるため，データ行列の規模が大きい場合であっても，単純で解釈のしやすいバイプロットを得ることが可能である．提案手法の有用性は，数値シミュレーションと，実データ解析により，実証的に検証される．
