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階層型クラスター分析
データ行をツリー構造にクラスタリング
クラスタリングは、多変量データをもとに、値が近い行をグループにまとめていく手法です。データにおける塊を見つけ出すために使用します。
階層型クラスター分析では、逐次的にクラスターを結合していきます。階層型クラスター分析では、まず、データ行の1つ1つそれぞれが1つのク ラスターとみなされます。そして、1ステップごとに距離が最も近い2つのクラスターが1つに結合されていきます。この結合過程は最終的にツリー（樹形図）として描かれます。
階層型クラスター分析は、数千行までの小さなテーブルに適しています。計算には時間を要する場合があります。大きなデータテーブルの場合は、K Meansクラスター分析または正規混合を使用してください。
メモ: 「階層型クラスター分析」プラットフォームは、文字型の列にも対応しています。「K Meansクラスター分析」と「正規混合」のプラットフォームは数値型の列しか対応していません。
図11.1 正座樹形図の例
目次 
「階層型クラスター分析」プラットフォームの概要
クラスター分析用プラットフォームの概要
クラスター分析の例
「階層型クラスター分析」プラットフォームの起動
クラスター分析の手法
距離の計算方法
データの構造
「Y, 列」変数の変換
「階層型クラスター分析」レポート
「樹形図」レポート
樹形図と距離グラフ
「クラスター分析の履歴」レポート
階層型クラスター分析のオプション
「階層型クラスター分析」プラットフォームのその他の例
距離行列の例
空間的な指標でウエハーの不適合をクラスタリングする例
「階層型クラスター分析」プラットフォームの統計的詳細
空間的な指標
各手法における距離の計算式