階層的メソッドとは何ですか？

階層的クラスタリング手法には、次の2種類があります-

Agglomerative Hierarchical Clustering（AHC） − AHCは、クラスターにサブクラスターがあり、サブクラスターがサブクラスターなどを持つボトムアップクラスタリング手法です。まず、クラスター内の各オブジェクトを特定し、これらのアトミッククラスターを組み合わせて、すべてのオブジェクトが完成するまで、より大きなクラスターにします。単一のクラスター内にあるか、特定の終了条件を満たすまでです。ほとんどの階層的クラスタリング手法がこのタイプに適用されます。それらは、クラスター間の類似性の定義においてのみ区別されます。

たとえば、AGNES（Agglomerative Nesting）と呼ばれる方法は、シングルリンク手法を使用し、次のように機能します。長方形の中にオブジェクトのセットがあると考えてください。元々、各オブジェクトは独自のクラスターに配置されます。次に、クラスターは、クラスター内の最も近いオブジェクト間の最小ユークリッド距離でクラスターをマージするなど、いくつかの原則に従って段階的に結合されます。

Divisive Hierarchical Clustering（DHC） − DHCはトップダウンのアプローチであり、あまり一般的には使用されていません。これは、凝集クラスタリングと同様の方法で機能しますが、反対方向に機能します。この方法は、すべてのオブジェクトを含む単一のクラスターから開始し、単一のオブジェクトのクラスターのみが残るまで、または必要な数のクラスターが取得されるか、2つの最も近いクラスター間の距離が特定のしきい値距離。

分割方法は一般的に利用できず、高レベルで分割するという正しい決定を下すことが難しいため、ほとんど使用されていません。 DIANA（Divisia Analysis）は、分割型階層的クラスタリング手法の一例です。逆の順序で動作します。元々、すべてのオブジェクトは1つのクラスターにあります。したがって、クラスターは、クラスター内の最も近い隣接オブジェクト間の最大ユークリッド距離に従ってクラスターを分割するなど、いくつかの原則に従って分割されます。