凝集型とは
「凝集型」は、クラスタリングの手法の1つであり、似た特徴を持つデータポイントをグループ化する方法を指します。この手法では、最初に各データポイントを1つのクラスタとして扱い、類似したクラスタを順次結合していきます。
具体的には、凝集型クラスタリングでは以下の手順が取られます：
- 最初に、各データポイントを個別のクラスタと見なします。
- 残りのデータポイントが1つのクラスタになるまで、類似したクラスタをマージします。
- クラスタをマージする際に、2つのクラスタ間の類似度を定義する方法が必要です。例えば、クラスタの中心点間の距離や、クラスタ内のデータポイント間の距離を使用することがあります。
- 類似度が最も高いクラスタをマージして新しいクラスタを作成します。
- これを繰り返し、最終的に1つのクラスタに収束するまで続けます。
凝集型クラスタリングは、階層的クラスタリングの一種であり、データが階層的なクラスタ構造を持つ場合に特に有用です。