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実行例
クラスター分析
Subsections
クラスター分析とは
階層的クラスター分析の考え方
階層的クラスター分析の諸方法
(1)最短距離法（nearest neighbor method）
(2)最長距離法（furthest neighbor method）
(3)群平均法（group average method）
(4)重心法（centroid method）
(5)メジアン法（median method）
(6)ウォード法（Ward method）
(7)可変法(flexible method)
(非)類似度のいくつかの定義
A.個体間の非類似度
(1) ユークリッド平方距離(squared Euclidean distance)
(2) 標準化ユークリッド平方距離(standardized squared Euclidean distance)
(3) マハラノビスの(汎)距離(Mahalanobis' (generalized) distance)
(4) ミンコフスキー距離 (Minkowsky distance)
B.変量間の類似度
i) 間隔尺度の場合
ii)名義尺度の場合
（5）平均平方根一致係数 (root mean square contingency coefficient)
（6）一致係数 (coefficient of contingency)
（7）クラメールの
(Cramer's
)
（8）チュプローの
(Tschuprow's
)
（9）グッドマン・クラスカルの
(Goodman-Kruskal's
)
iii) 順序尺度の場合
(10) グッドマン・クラスカルの
（Goodman-Kruskal's
)
(11) ケンドールの
（Kendall's
)
例題
実行例
A.クラスター分析
B. 連関測度
Tomoyuki Tarumi 平成16年5月13日
(Cramer's 
(Tschuprow's 
(Goodman-Kruskal's 
（Goodman-Kruskal's 
（Kendall's