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階層クラスタリングは、類似のデータポイントをクラスターにグループ化するためにデータ解析で使用される方法です。 さまざまなレベルの類似性におけるデータポイント間の関係を示す、デンドログラムと呼ばれるツリーのような構造を作成します。 この技術は、クラスタの数を事前に定義することなく、データ内の自然なグループ化を理解するのに便利です。

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階層クラスタリングは、ステップバイステッププロセスでクラスタを構築します。個々のデータポイントから始まり、より大きなクラスターにそれらをマージしたり、大規模なクラスタで始まり、より小さなものに分割したり、凝集したりすることができます。選択は、特定の分析の目標に依存します。

階層クラスタリングの実装手順

実装には、いくつかの重要なステップが含まれます。

• データ作成:] データを収集し、処理し、適切にスケールアップします。
• []距離メトリックの選択:[ 類似性を測定する方法を選択します。例えば、Euclideanやマンハッタンの距離。
• [] 連携基準:[] は、クラスターをマージする方法を決定し、オプションには、シングル、完了、または平均的なリンクが含まれます。
• Dendrogram:[の構成アルゴリズムを使用して、選択したパラメータに基づいて階層ツリーを構築します。
• クラスターの決定:]] 最終クラスターを定義するために、特定のレベルでデドログラムをカットします。

実用的なヒント

階層的なクラスタリングを適用するときは、次のヒントを検討してください。

• デンドログラムを視覚化して、データの関係を把握します。
• 最適なフィット方法を見つけるために、さまざまなリンク方法で実験。
• ドメインの知識を使用して、クラスターの適切な数を選択します。
• 偏差が大きい範囲の機能から防ぐためにデータがスケールアップされていることを確認します。