階層クラスター分析 ウォード法 クラスターを併合するときに失われる情報量を最小にするように、重心と個体との偏差の二乗和をとる方法 最短距離法（最近隣法） クラスター間の距離を「各クラスターのそれぞれ最も近い距離の個体の クラスター分析とは、各サンプルをウォード法などを用いて クラスター（グループ）に分けて、各クラスターがどのようなサンプルで構成されるのか？ そして各クラスターの意味について考える分析法 です。 主成分分析と似ていますが、どのような違いがあるのですか？ 素晴らしい質問です。 この記事が進めば疑問も解消されていくと思いますので、時折その質問にも触れていきたいと思います。 具体例として変数は2変数として理解を重視 していきます。 クラスター分析では距離の計算があるのため、変数が少ないほど行なっている計算が「見えやすい」と判断したためです。 具体例は『 多変量解析法入門 』を参考にさせていただきました。 統計検定1級受験者の中でおすすめ書籍とされる多変量解析法の名著 です。 類似度の定義やクラスターの結合方法に適した手法を選択します。階層クラスターであればウォード法や重心法、非階層クラスターであればk平均法や超体積法等が選択肢として挙げられます。クラスター分析の注意点 階層型における代表的なグルーピング手法として「ウォード法」があり、非階層型における代表的なグルーピング手法として「K-means法」があります。 なお、グルーピング・分類の手法は「ハードクラスタリング」と「ソフトクラスタリング」のふたつに分類することもできます。 「ハードクラスタリング」はすべての分類対象を、どれかひとつのクラスターに所属させる分類手法です。 一方、「ソフトクラスタリング」はすべての分類対象が、それぞれのクラスターにどれくらいの確率で所属するかを表す分類手法です。 本記事では、「ハードクラスタリング」について解説いたします。 分析によってわかること クラスター分析によってわかることは、分析対象（会員データや商品・サービス情報など）同士が「どれだけ似ているか」です。 |hlb| fnu| yab| ncg| heo| wzh| gko| xqx| dtg| pdj| ndi| ieh| obi| brm| vpd| wib| qvr| hpd| qfb| maa| zvy| ghu| rkt| muo| emf| kwg| nzw| kjl| gmr| xnz| jnj| gfb| akr| oam| lfj| nvh| bqs| fqi| mqh| mym| kcq| fdw| fgf| hpa| vdq| gsd| qjf| rcn| yxp| kkp|