階層的方法【統計解析講義応用】

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階層的方法|【統計学・統計解析講義応用】

階層的方法【統計解析講義応用】


目次  階層的方法【統計解析講義応用】

 

階層的方法

 

クラスター分析の手法は大きく階層的方法と非階層的方法に分かれます。

 

階層的方法は逐次的に標本のグループ化を行います。

 

以下にクラスターを生成する具体的な方法を述べますが、方法によってグループ化の結果が大きく異なります。

 

群平均法(group average method):2つのクラスターの全ての標本間の距離を求め平均を求めます。

 

これをそれらのクラスター間の距離とし、距離の小さいクラスター間を合併し、次のクラスターを作ります。SPSSでは平均連結法と呼んでいます。

 

 

グループ間(between group)とグループ内(within group)の2種類があります。
階層的方法【統計解析講義応用】
最近隣法(nearest neighbor method)、単一連結法(single linkage method):2つのクラスターの標本の中で、最も近いもの同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。
クラスターの生成が鎖のようになっていく性質があり、それを鎖効果(chain effect)といいます。

 

最遠隣法(further neighbor method)、完全連結法(complete single linkage method):2つのクラスターの標本の中で、最も遠いもの同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。

 

重心法(centroid methos):2つのクラスターの重心同士の距離をそれらのクラスター間の距離とします。

 

メディアン法(median method):2つのクラスターの全ての標本間の距離を求め中央値をとります。これをそれらクラスター間の距離とします。

 

Ward法(Ward method):情報損失量(loss of information)という概念を入れて、合併する際、情報損失量が最小となるクラスターを合併します。

 

 

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