多変量解析ゼミ　第１０回

多変量解析ゼミ　第１０回 第１２章クラスター分析発表者直江　宗紀

クラスター分析 • クラスター分析とは • 大量のデータの中に存在するクラスター(集落)をデータ同士の距離によって分類していく、　分析方法 • 扱う対象は分析目的により、サンプルの場合、変数の場合と場合によって変わるが分析は可能 • 分析で用いられる方法は大別すると「階層的方法」と「非階層的方法」がある

分析の流れ • 大雑把な分析の流れ • 個々の対象間の距離を測る • 「近い」と判断できる対象間の距離、及び「クラスター」と判断する距離を決め、測った対象間の距離との比較、併合を行う • 適当な距離でグループ分けできたクラスターに含まれる対象を調べ、グループの特徴を把握する

デンドログラム • デンドログラム(樹形図)とは • クラスター分析において対象間の距離を樹形図においてグラフ化された物 • 計算手法によって対象間の距離、配置は変わる（よってデンドログラムの形が変わる）

デンドログラムの例 図１　デンドログラム図例（左図はデンドログラム例に用いたデータプロット図）

最短距離法 • 最短距離法とは • 階層的手法の一つ • 最も近い対象間の距離を、　クラスター間の距離として　比較、併合を行う方法 • 欠点：鎖効果が起こりやすい • 鎖効果とは、ある一つのクラスターに対象が１つずつ順に吸収されてクラスター形成がされる状態図２　鎖効果が起こってしまっているデンドログラム１つでも近い対象があればクラスターに統合されるため、鎖効果が起こりやすい

様々な距離計算方法 • クラスター分析では • 分析する際、対象間の距離を計算する必要がある • クラスター分析で用いる「距離」は以下の物がある • ユークリッド距離(Euclidean distance) • 重み付きユークリッド距離(Standardized Euclidean distance) • マハラノビス距離(Mahalanobis distance) • ミンコフスキー距離(Minkowsky distance) • 本解説では、最短距離法の距離計算にユークリッド距離を用いることとする

ユークリッド距離 • ユークリッド距離の計算方法 • 変数が２個の場合(要素i番から要素j番までの時)・・・（１） • 変数がp個の場合の一般式・・・（２）

最短距離法による分析（１） • 変数２個の場合の分析 • 実際の分析の流れを示すため、以下の例題を用意 • 例題：国語と英語の成績表１　５段階評価の国語、英語成績表図３　表１データのプロット図(Ｒを用いて描画)

最短距離法による分析（２） • 対象間の距離を計算 • ユークリッド距離で計算表２　対象間のユークリッド距離（１）

最短距離法による分析（３） • クラスター形成 • 一番値の小さい要素を探し、初期クラスタとする • 表２よりNo.4とNo.5が一番小さい→クラスターＣ１（4,5）とする • この時クラスターと各対象の距離も一番短い方を選ぶ表３　対象間のユークリッド距離（２）

最短距離法による分析（４） • クラスター形成 • 遂次一番小さい値を選択してクラスター形成 • ２番目にNo.1,No.2の距離が短いためクラスターC2(1,2)形成 • ３番目にC1,C2の距離が短いためクラスターC3(1,2,4,5)形成表５　対象間のユークリッド距離（４）表４　対象間のユークリッド距離（３）

最短距離法による分析（５） • デンドログラムを作成 • 先程のクラスター形成時に選択した最短距離値を元にデンドログラムを作成する • クラスター評価 • 任意の距離で区切ることによりデンドログラムからクラスタの分類が出来る • ただし解析者の意図により任意で区切る距離、グループの意味が変わる図４　例題のデンドログラム(Ｒを用いて作成)

最短距離法による分析（６） • 変数がｐ個の場合の分析 • ほとんど変数が２個の場合と変わらない • ユークリッド距離変数ｐ個の場合の距離計算を行う • 表２と同様に対象間距離表を作成 • 最短距離値を遂次抜き取りクラスター形成 • デンドログラムの作成 • デンドログラムからデータの評価

解析例題：試験成績 最短距離法による分析（７）表６　試験成績データ

最短距離法による分析（７） 表７　表１のデータの対象間ユークリッド距離

最短距離法による分析（８） 図５　表７から得られるデンドログラム（Ｒを用いて描画）

他の階層的手法 • 階層的手法として用いられる代表的な手法 • 最短距離法（nearest neighbor method） • 最も近い対象間の距離をクラスター間の距離とする • 最長距離法（furthest neighbor method） • 最も遠い対象間の距離をクラスター間の距離とする • 群平均法（group average method） • すべての対象間距離の平均をクラスター間の距離とする • 重心法（centroid method） • 各クラスターの代表点を重心とし、重心間の距離をクラスター間の距離とする

ウォード法（１） • ウォード法(ward’s method)とは • 階層的手法の１つ • 他の階層的手法よりクラスター内の集まりが良く、鎖効果が起こりにくく、そのため良いクラスター分析結果が得られやすい • クラスター形成は、クラスター内の平方和を最も小さくするという基準によって形成図６　良いクラスター分析の結果を示すデンドログラム例

ウォード法（２） • 変数が２個の場合のウォード法 • ウォード法で用いる距離は平方和距離・・・（３） • 上記式で求めた距離表を元にクラスターを結合クラスター内平方和の増加分が最小のものを統合していく

ウォード法（３） • 表１の例題を元に計算 • No.1とNo.2の生徒のクラスター内平方和 • 上記のようにして計算していく平均値は計算する同変数の対象要素同士の平均値

ウォード法（４） • 右図はウォード法による計算により作成できた距離表 • クラスター形成 • 平方和の増加が最小である、No.4,No.5をクラスターとして統合する • この際クラスターと対象間の距離が変化するため計算をしなおす必要がある表８　対象間のウォード法による距離（１）

ウォード法（５） • クラスター統合後の距離算出 • 統合したクラスターと元のクラスターの平方和を算出 • 例としてクラスターC1(4,5)と要素１の距離算出 • 結合後の平方和S145は • 平方和増加分ΔS145は

ウォード法（６） • 同様にして計算して距離の計算を算出する • 下表はクラスターＣ１と各対象間の距離値に直した表表９　対象間のウォード法による距離（２）

ウォード法（７） • 他のクラスターについて • 同様にして平方和の増加分が最小の物を選ぶ • 下表は最終段階までの計算結果表１０　対象間のウォード法による距離（３）表１１　対象間のウォード法による距離（４）

以上の結果から得られるデンドログラム ウォード法（７）図７　表１例題のウォード法から得られたデンドログラム（Ｒを用いて作成）

ウォード法（８） • 変数がｐ個の場合のウォード法 • 考え方は変数が２個の時と変わらない • 一般式は以下の通り・・・（４）・・・（５）・・・（６）

ウォード法（９） • 式（４）～（６）をまとめると • 以下の式が成り立つ・・・（７） • これらの式を用いて例題の表６を解析する

ウォード法（１０） 表１２　表６のウォード法における距離

ウォード法（１１） • 表１２からクラスター統合をして得られるデンドログラム図８　例題表６のデンドログラム（ウォード法）

最後に • 本発表に関し、以下の解析ソフトを利用した • Lucent Technology　Ｒ • Microsoft Excel • Ｒ • 統計計算、グラフィックスのための言語・環境 • ＧＮＵプロジェクトの一つ • オープンソースのため、無料で提供されている • Official Site URL http://www.r-project.org/

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