クラスタリング手法：ウォード法、群平均法、最短距離法、重心法、メディアン法の解説
要約
本レポートでは、クラスタリングに用いられる五つの方法（ウォード法、群平均法、最短距離法、重心法、メディアン法）について、初心者向けにわかりやすく解説します。これらの方法はデータをグループ化する際に用いられ、それぞれ異なる特徴を持ちます。
ウォード法
定義
概要: ウォード法は、クラスター内の分散の増加が最小になるようにデータ点を結合します。
特徴: クラスター内のデータ点が似ている程度を保つことに重点を置きます。
使用場面
適用: バランスの取れたクラスターサイズが求められる場合に適しています。
群平均法
定義
概要: 群平均法では、二つのクラスター間のすべてのデータポイント間の距離の平均を取り、それに基づいてクラスタリングします。
特徴: クラスター間の平均的な距離を重視します。
使用場面
適用: クラスター間の関係を平均的な視点から捉えたい場合に適しています。
最短距離法
定義
概要: 最短距離法（または単連結法）は、クラスター間の最も近いデータポイント間の距離に基づいてクラスタリングします。
特徴: 最も近いデータ点同士の関係に重点を置きます。
使用場面
適用: クラスター間の最も強い類似性を重視する場合に適しています。
重心法
定義
概要: 重心法は、各クラスターの重心（平均位置）を計算し、これらの重心間の距離に基づいてクラスタリングします。
特徴: クラスター全体の「中心」に注目します。
使用場面
適用: クラスターの全体的な位置関係を考慮する場合に適しています。
メディアン法
定義
概要: メディアン法は、クラスターの中央値（メディアン）を用いてクラスタリングを行います。
特徴: 外れ値の影響を受けにくい方法です。
使用場面
適用: 外れ値の影響を最小限に抑えたい場合に適しています。
まとめ
ウォード法、群平均法、最短距離法、重心法、メディアン法は、それぞれ異なる特性を持つクラスタリング手法です。ウォード法は内部の均一性、群平均法は平均的な距離、最短距離法は最も近い点間の距離、重心法はクラスターの中心、メディアン
法は中央値を重視します。これらの手法の選択は、分析の目的やデータの特性に応じて行うことが重要です。データサイエンスにおいて、これらの概念の理解はデータのグループ化やパターン抽出に不可欠です。
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