群平均法

集団をいくつかの小さな集まりに分ける方法の一つに、集団平均法と呼ばれるものがあります。この方法は、データの集まりをいくつかのグループ、つまり集団に分ける際に、集団同士の隔たりを測ることで、似たもの同士をまとめていく方法です。 集団平均法の大きな特徴は、集団同士の隔たりを計算する際に、全てのデータ間の隔たりを考慮に入れる点にあります。例えば、二つの集団を比べる場合、片方の集団に属する全てのデータと、もう片方の集団に属する全てのデータの組み合わせについて、一つずつ隔たりを計算します。そして、それら全ての隔たりの平均値を、二つの集団の間の隔たりとして使うのです。 具体的な手順を想像してみましょう。まず、いくつかの集団に分けたいデータの集まりがあります。この集まりから、適当に幾つかの集団を最初に作ります。次に、それぞれの集団に含まれるデータ同士の隔たりを全て計算し、その平均値を求めます。この平均値が、集団間の隔たりを表す数値となります。そして、この隔たりが小さくなるように、つまり、集団内のデータ同士がより近くなるように、データの所属する集団を少しずつ変えていきます。 この方法は、全てのデータ間の隔たりを計算するため、計算に時間がかかります。しかし、一部のデータだけが飛び抜けて遠い値を持っている場合でも、そのデータに影響されにくいという利点があります。つまり、より正確で確かな結果を得られる可能性が高いと言えるでしょう。そのため、様々な分野で活用されています。