トップページ > コンテンツ > 機械学習関連 > 機械学習の種類 > 階層的クラスタリング

それぞれのデータを1つのクラスタとみなして、
データの値が近いものをまとめてさらに新しいクラスタとしていく方法。
イメージ的に言うと類は友を呼ぶ的な感じで、条件(特徴量等)の近いグループが
集団を形成し、一定以上距離の離れた人とはグループを形成しないイメージ。

各クラスタ間の距離を調べて近いクラスタ同士を併合していくので、
ある一定より遠い(敷居値)より遠いクラスタは併合されず別のグループとなる。

距離の比較に関しては、最短距離法・最長距離法・群間平均法・重心法・
ウォード法(Ward法)等がある。
下記サイトや文献に詳しい説明があるので、参考にされたし。

参考サイト・図書：
http://www.yc.tcu.ac.jp/~mip/mip-05.pdf
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/thesis/thesis/node36.html
「データマイニングの基礎」(オーム社,元田浩,津本周平,山口高平,沼尾正行著)