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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(もしくはクラスタ数が1)になるまで繰り返していきます。簡単に処理が可能なため、データが大量に存在している際に有用な手法です。

クイズ

階層的クラスタリングに関して、クラスタ内の平方和が最小になるようにデータを結合し、デンドログラムで表現した手法を何というか、最も適切な選択肢を一つ選べ。
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    ウォード法は最短距離法と比較して計算コストはかかりますが分類感度が良いという利点があります。デンドログラムは樹形図ともいい、小さいクラスターを段階的に大きいクラスターにボトムアップ的にまとめていく様子を表現したものです。k-means法と違ってクラスターの個数をあらかじめ設定しなくても良いのが利点です。

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