【G検定過去問風テスト】樹形図を使う「ウォード法」と階層型クラスタリングの特徴を解説！
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📝 問題
階層型クラスタリングにおいて、各データが単一のクラスターからスタートし、グループ内の分散（バラつき）の増加が最も小さくなるペアを順次結合していく代表的な手法として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A）ウォード法
- B）k-means法（k平均法）
- C）主成分分析（PCA）
- D）t-SNE
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- 正解: A）ウォード法
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★☆
■ 1分で分かる！この問題の要点
- ウォード法は、似ているデータ同士を下から順番に合体させていく階層型クラスタリングの代表的手法。
- 階層型クラスタリングの結果をトーナメント表（樹形図）のように視覚化したグラフをデンドログラムと呼び、セットで試験によく出題される！
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
ウォード法は、「トーナメント表をたどることで、巨大な1つのチームを作る合体ゲーム」に例えられます。
最初は全員が1人ずつのチームとしてスタートします。そこから「一番考えや雰囲気が似ている2人（分散が最も小さいペア）」が合体してペアになり、さらに近いチーム同士がどんどん合体していきます。
最終的に1つの大きなグループになるまでの結合プロセスを記録した樹形図が「デンドログラム」です。
最初からグループ数を決めるk-means法と異なり、「事前にグループ数を決めなくて良い」のが大きなメリットです。
■ 選択肢の解説
- A) ウォード法（○）: グループ内の分散増加を最小限に抑えながら、近いデータ同士を順に結合していく階層型クラスタリングの手法です。
- B) k-means法（k平均法）（×）: 最初にグループ数を人間が指定する非階層型クラスタリングの手法です。
- C) 主成分分析（PCA）（×）: データの情報を落とさずに要素を減らす線形の次元削減手法です。
- D) t-SNE（×）: 高次元データの局所的な位置関係を維持したまま、2次元や3次元に投影する非線形の次元削減手法です。
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