クラスタリングの説明変数は、基本２つかな？
いいえ、クラスタリングの説明変数（特徴量）の数は2つに限定される必要はありません。クラスタリングは、任意の数の特徴量を使用して顧客や他のデータポイントをグループに分けることができます。
ただし、可視化の観点から、一般的には2つまたは3つの特徴量を選択してデータを可視化することが一般的です。これは、2次元または3次元の散布図を作成することができるためです。しかし、クラスタリング自体は、特徴量の数に制約はありません。
実際、多くの場合、顧客セグメンテーションのような問題では、多数の特徴量が利用されることがあります。これには、購買履歴、地理的位置、行動データなどが含まれます。これらの特徴量を組み合わせて、より詳細な顧客セグメントを作成することができます。