カーネル関数は1対1に対応する写像により高次元特徴空間に写像された2つのベクトルの内積を与えるものであり，データ分類の分野で有効な道具の1つである。カーネル階層的クラスタリングは、入力空間のデータをカーネル関数を用いて高次元特徴空間へ写像し、その空間においてクラスタリングを行う手法である。カーネル階層的クラスタリングは、比較的良好なクラスタリング結果が得られやすいが、高次元特徴空間でどのように入力空間のデータが写像され、クラスタリングが行われているのかは不明である。本報告では、特徴空間でのクラスタ構造を壊さずに低次元空間へ写像し可視化を試み、カーネル階層的クラスタリングのクラスタリング結果との関係について考察する。