Ward法 (Ward's method)†

凝集型階層的クラスタリングの一種． 各対象が \(m\)次元の属性ベクトル \(\mathbf{x}_i=(x_{i1},x_{i2},\ldots,x_{im})\) で表現されたデータを扱う． 次のエラーの増加分を最小化するようなクラスタを逐次的に併合する． \[d(C_1,C_2)=\mathrm{E}(C_1\cup C_2)-\mathrm{E}(C_1)-\mathrm{E}(C_2)\] ただし，クラスタ Ci の中心を \(\bar{\mathbf{x}}_i\) として \[\mathrm{E}(C_i)=\sum_{\mathbf{x}\in C_i} {(\mathbf{x}-\bar{\mathbf{x}}_i)}^2\] 群平均法と同様に，単リンク法や完全リンク法より実データでは直観に沿ったクラスタが得られることが多い．

-- しましま

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関連項目†

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リンク集†

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関連文献†

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:27