ウォード法の理解

問題

ウォード法に関する記述として正しいものを1つ選べ。

ウォード法（Ward法）は、教師なし学習における「階層型クラスタリング」の代表的なアルゴリズムの一つです。最初、すべてのデータをそれぞれ1つのクラスタとみなし、似ている（距離が近い）クラスタ同士を順番に結合していきます。

ウォード法では、結合した後のクラスタ内のデータのばらつき（平方和）の増加量が「最も小さくなる」組み合わせを選んで統合していくのが特徴です。

デンドログラム（樹形図）を用いて分類の過程を視覚化でき、マーケティングの顧客分析などで活用されます。

1. ウォード法はクラスタ間の距離増加を最小化するように統合する

正しい：クラスタを統合した際に、クラスタ内の分散（平方和）の増加が最小になるような2つのクラスタを選んで統合していくのがウォード法の特徴です。

2. ウォード法はクラスタ数を自動で決める

誤り：階層型クラスタリングでは、統合の過程を樹形図（デンドログラム）として出力し、分析者が任意の高さ（距離）で図を区切ることでクラスタ数を決定します。

3. ウォード法は非階層型クラスタリングである

誤り：ウォード法は、木構造（階層構造）を作りながらデータを結合していく「階層型クラスタリング」の手法です。非階層型クラスタリングの代表例はk-means法です。

4. ウォード法は中心点を更新してクラスタを決める

誤り：中心点（重心）を繰り返し更新してクラスタを決定するのは、非階層型クラスタリングである「k-means法」の特徴です。

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