機械学習 大量データも怖くない！ウォード法入門
- ウォード法とはウォード法は、膨大なデータの中から似た性質を持つものを探し出し、グループ分けを行う際に非常に役立つ手法です。階層的クラスタリングと呼ばれるこの手法は、例えるならば、無数の点が集まった地図を想像してみてください。ウォード法は、この地図上で近い点同士を線で繋いでいき、最終的にはいくつかのまとまった地域に分けていきます。重要なのは、ウォード法が単に距離の近さだけでグループ分けをするのではないということです。それぞれのグループの中で、点がどれくらい密集しているか、つまり散らばり具合を最小限にするようにグループ分けを行います。具体的には、新しいグループを作る際に、どの点同士を組み合わせれば、グループ内の点の散らばりが最も小さくなるかを計算しながら進めていきます。そのため、他の階層的クラスタリングの手法と比べて、より均等な大きさのグループを作りやすいという特徴があります。この手法は、マーケティング分野での顧客分析や、生物学における遺伝子解析など、幅広い分野で応用されています。大量のデータに隠された構造や関係性を明らかにする上で、ウォード法は強力なツールと言えるでしょう。
