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階層型クラスター分析（hierarchical cluster analysis）は、データを個体（枝）からクラスター（幹）へと階層構造で分類する分析手法であり、その結果を視覚化するために樹形図（デンドログラム）が利用される。この手法は主に、データ間の類似度や距離をもとにグループ化を行う探索的なデータ解析法として用いられ、特に、データの階層的な関係を明らかにするのに適している。階層型クラスター分析は、凝集法（agglomerative method）と分割法（divisive method）の2種類に大別されるが、実際の応用では凝集法が一般的である。凝集法では、まず各データ点を個別のクラスターとして扱い、個体間の類似度行列を基にして類似度が高いもの同士を順に統合しながら、最終的にすべてのデータを1つのクラスターにまとめ上げる。類似度の評価には距離行列が用いられることが多く、ユークリッド距離やマンハッタン距離、コサイン類似度などが選択されることがある。統合の過程で、合併後の類似度の計算方法が分析結果に大きな影響を与えるため、この計算方法を適切に選ぶことが重要となる。代表的な計算方法として、最短距離法（最近隣法）、最長距離法（最遠隣法）、メディアン法、重心法、群平均法、ウォード法などが挙げられる。最短距離法では、クラスター間の最近接点の距離を基準とし、類似度が高いもの同士を優先的に結合することで、密接したデータが一緒に分類されやすくなる。一方、最長距離法では、クラスター間の最も遠い点の距離を基準にするため、より離れたデータを考慮して結合が進む。メディアン法や重心法は、クラスター全体の位置を基に類似度を計算するもので、これらはデータの全体的なバランスを重視した結合を行う。群平均法では、クラスター間のすべての点の平均距離を基準とするため、結合がより滑らかに進行する特徴がある。特にウォード法は、統計学的な基準を用いてクラスター内の分散を最小化することを目的としており、データのばらつきを抑えつつ、均質なクラスターを作成するのに適している。これらの手法は、エクセル統計などの統計ソフトウェアに組み込まれており、ユーザーが分析目的やデータの性質に応じて柔軟に選択できるようになっている。階層型クラスター分析の利点として、データの階層構造を視覚的に捉えることができる点が挙げられる。樹形図を利用することで、データ間の関連性やグループ化の過程を直感的に理解できるため、初期探索段階での分析に特に有効である。例えば、生物学では種の分類、医学では患者データのグループ化、マーケティングでは顧客セグメンテーションなど、さまざまな分野で応用されている。一方で、階層型クラスター分析にはいくつかの注意点も存在する。例えば、類似度行列の計算には多くの計算リソースを必要とするため、大規模なデータセットでは計算量が増加し、実行が困難になる場合がある。また、計算手法や距離尺度の選択が分析結果に直接影響を及ぼすため、目的に応じた慎重な設定が求められる。さらに、一度結合したクラスターを分離することができないという特性上、誤った結合が後の分析に影響を及ぼす可能性があるため、データの前処理や異常値の処理が重要となる。階層型クラスター分析を効果的に活用するには、これらの手法の特徴を理解し、分析目的に応じた最適な設定を行うことが不可欠である。また、近年では、階層型クラスター分析と他の機械学習手法や統計手法を組み合わせることで、より高精度な分析や結果の解釈を行う試みも進んでいる。例えば、次元削減手法と組み合わせて高次元データを可視化したり、階層型クラスター分析の結果を基に予測モデルを構築するなどの応用が行われている。このように、階層型クラスター分析は、その柔軟性と解釈のしやすさから、データ分析において重要な役割を果たしている。