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。

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。