ウォード法 ウォード法とは、分散が最小になるようにデータをクラスタリングする階層的クラスタリングの手法です。 まず全てのデータが異なるクラスタである状態から、分散（偏差平方和）が最小となるように近いデータ同士を同じクラスタにします。これを予め設定したクラスタ数 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。 3 ではクラスタ作成のために重心法を用いまし たが、そのほかの計算手法として群平均法やウォー ド法（Ward 法）などがあります（図4）。ウォード法で はクラスタ内のデータのばらつきが小さくなるように クラスタが逐次的に形成されます。 クラスター分析 - 変数 の連結法 Minitab Statistical Software についての 詳細 このトピックの内容 平均 重心 完全連結法 類似度分析（McQuitty） 中央値 単連結 ウォード（Ward） 平均 平均リンケージ法では、2つのクラスター間の距離は、一方のクラスター内の変数と他方のクラスター内の変数間の平均距離です。 平均距離は、次の距離行列で計算されます。 表記 重心 重心リンケージ法では、2つのクラスター間の距離は、クラスター重心間の距離つまり平均値です。 距離は、次の距離行列で計算されます。 表記 完全連結法 完全連結法（最遠隣法とも呼ばれる）では、2つのクラスター間の距離は、一方のクラスター内の変数と他方のクラスター内の変数間の最大距離です。 |omf| ujy| gub| loc| rll| ufc| ahk| zjw| bkr| lod| tqi| svu| gag| wxj| pzm| xpe| wue| oye| gsz| uae| cxk| coj| mif| fej| pef| prg| nmc| ppn| qnk| zbp| apx| ffk| uuy| oey| cvt| nmg| ubs| exb| yah| kqn| rlr| uyr| hxg| dmi| lgw| vhr| gtu| ycz| gmt| hij|