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ウォード法とは、クラスタ分析において広く利用される手法の一つです。クラスタ分析とは、データに含まれる類似点を基に、データをグループに分ける手法のことです。ウォード法は、グループ間のばらつきを最小化するよう、階層的にデータをクラスタリングします。つまり、同じクラスタ内のデータは互いに類似しており、異なるクラスタ間のデータは互いに相違があります。この方法は、データ間の類似性に関する仮定が明確になっていない場合に適しています。

-ウォード法とは？- ウォード法は、階層的クラスタリング手法の一つです。クラスタリングとは、データを類似性の高いグループに分けることで、データの構造や傾向を明らかにする手法です。ウォード法では、類似性の尺度としてワード距離を使用します。 ウォード距離は、2つのクラスタ間の誤差平方和に基づいています。誤差平方和とは、各クラスタのデータ点がクラスタの重心にどれほど近いかを表す値です。ウォード法では、誤差平方和が最小になるようにクラスタを結合していきます。つまり、最も類似性の高い2つのクラスタをまず結合し、次に誤差平方和が最小になる2つのクラスタを結合していくという手順を繰り返します。 これにより、階層的な木構造が形成されます。この木構造はデンドログラムと呼ばれ、データ内のクラスタ間の関係性を視覚的に表します。ウォード法は、データの構造を調査したり、類似性の高いグループを特定したりするために使用される一般的なクラスタリング手法です。