軽度認知症(MCI)患者の詳細な症状を簡単に把握できることは有用である．そこで，本研究は短時間で安価に認知症の重症度を診断するMini-Mental State Examinationと機械学習を組み合わせて，MCI患者をクラスタリングする手法を提案する．他研究と異なり，因子分析を行い，クラスタリング精度を向上させた．さらに，3つの観点より各クラスターを評価した．公開されているデータセットに対しクラスタリング実験を行った結果，3つのクラスターが発生し，それらは全てMCIに関する異なる特徴を反映していた．本研究の成果はMCI患者に対して適切なリハビリの提案等に応用可能と考えられる．