03:14はじめまして。クラスター分析の方法で戸惑っております。(Ward法の初心者向けの解説を見ると,距離を測る係数としてユークリッド距離を用いることが前提になっているように見受けられましたので...)Rのhclust関数では,以下のようにすることで,Jaccard係数(を1から減じた値)を使って,Ward法によるクラスター化を行うことができます。)しかも手元のデータでは,「method="average"」として群平均法を用いるよりも,好ましい結果が得られる傾向があります。このようにして得られた結果は,たとえ好ましく見えても,統計学的に正しくないものなのでしょうか?よろしくお願いいたします。限らず,どんな類似度行列を与えても,もっともらしい結果は出ますが,正しいかどうかの判断は,簡単なテストデータを使って,数ステップ手計算してみるとそのクラスター融合方式(計算式)が正しいかどうかは分かりますよね。21:53ご返信ありがとうございます。式の意味を理解した上で,これを行ってみれば分かるのだろうかとは思うのですが,,,できずにおります。Ward法を行う方法の(なるべく易しい)解説がある書籍・資料もしくはWeb等を,もしご存知でしたら,ご教示いただけましたら幸いです。毎回真っ正直にやっても,たいしたことはないと思うのですけどねえ(というか,本当にそんなに計算時間の節約になっていたのかどうか。クラスター分析』によれば,やはり,Ward法というからには(平方)ユークリッド距離でなくてはダメなようですね。Ward法のプログラムに,ユークリッド距離以外を投入した場合,少なくともそれはもう「Ward法」とは呼べなくなるようです。dist(中略)」を実行した場合がそれにあたります。の)なんらかの意味をもったものとなるのかまでは,判然としません。するのかなと思いますが,これは今後の課題とします。ありがとうございました。23:36Ward法はユークリッド距離が前提です。f(A,B)=0f(A,B)=f(B,A)f(A,B)+f(B,C)≧f(A,C)を満たせば,f(A,B)をユークリッド距離として扱ってもかまわないと聞いた覚えがあります。Jaccard距離もこの公式を満たしていと思います。ブールデータの非類似度関数の例としては,次のHPの下の方にいくつか示されていますが,そちらでも特に問題視していないようです。00:18三中信宏さんのhttp://cse.niaes.affrc.go.jp/minaka/R/R-top.htmlにある,クラスター分析の説明が参考になるでしょう。06:14のね様・青木様,ご返信ありがとうございます。気を取り直して,もう少し調べてみました。ユークリッド距離を以外を用いてWard法を行っている論文は結構あるようです。下記の論文では,Jaccard係数・Russell/Rao係数などを用いてWard法を行い,どの係数で分類が上手くいくか比較しています。85-100また下記の論文では単純一致係数を用いてWard法・群平均法などを行い,どのクラスター化法で分類が上手くいくか比較しています。235-243どうやら,Jaccard係数を使ってWard法を行っても大丈夫そうに見えます。直接的に「Jaccard係数等を使ってWard法を行って良いんだよ」と書いてある資料が見つかりましたら,またご報告申し上げます。