Hierarchical Clustering

階層的クラスタリング（Hierarchical Clustering）はクラスタの入れ木ツリー（デンドログラム）を構築する。凝集型はボトムアップに統合し、分割型はトップダウンに分割する。

目的

事前のクラスタ数なしでクラスタリングし、データの階層構造を明らかにする。

メカニズム

凝集型：各点を独自のクラスタとして開始し、最も近いペアを反復的に統合する（single/complete/average リンケージを使用）。デンドログラムをある距離で切断すると異なるクラスタ数が得られる。事前の K は不要である。

ユースケース

生物の分類（タクソノミ）
文書クラスタリング
階層（ヒエラルキー）の発見

関連用語

K-Means Clustering

K 平均法（K-Means Clustering）は、クラスタ内距離二乗和を最小化するようデータを K 個のクラスタに分割する。各点を最近傍中心に割り当てる処理と、中心をクラスタ平均に更新する処理を交互に繰り返す。

References