Ward法とは？
わーどほう
Ward法とは、クラスター分析において各クラスター内の分散（誤差平方和）が最小になるようにグループをまとめていく階層的クラスタリング手法です。
Ward法（ウォード法）とは、統計学のクラスター分析（クラスタリング）で用いられる代表的な階層的クラスタリング手法の一つです。1963年にジョー・ウォードが提案しました。データ点をまとめる際に、各クラスター内の「誤差平方和（ESS：Error Sum of Squares）」の増加量が最小になるように逐次的に結合していきます。
階層的クラスタリングでは、最初に各データ点を独立した1件のクラスターとして扱い、最も「近い」クラスター同士を順番に合併していきます。Ward法の特徴は、2つのクラスターを合併した際の誤差平方和の増加量（マージコスト）を最小にするペアを選ぶ点にあります。これにより、クラスター内のばらつきをできるだけ小さく保ちながら結合が進みます。
Ward法の主な特徴は以下のとおりです。
- コンパクトで均等なサイズのクラスターが形成されやすい
- 外れ値（outlier）の影響を受けやすい場合がある
- 他の手法（単連結法・完全連結法など）と比べて一般的に良好な結果が得られやすい
- デンドログラム（樹状図）で結果を可視化できる
マーケティングの顧客セグメンテーション、生物学での種の分類、社会科学でのアンケートデータ分析など、さまざまな分野で広く使われています。
使い方・例文
顧客の購買データをWard法でクラスタリングすると、似た傾向を持つ顧客グループを自動的に見つけ出すことができ、グループごとのマーケティング施策立案に役立てられます。
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