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、基本的に、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。階層型クラスター分析では、高速Ward法および折衷型Ward法も提供されています。これらの方法は計算が高速なので、大きなデータテーブルのクラスタリングに役立ちます。

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13.1 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

階層型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

「階層型クラスター分析」レポート

樹形図

クラスター分析の履歴

「階層型クラスター分析」プラットフォームのオプション

階層型クラスター分析の別例

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

空間的な指標の計算の統計的詳細

各手法における距離の統計的詳細

折衷型Ward法における近傍結合の統計的詳細