ウォード法

ウォード法とは、最も似たもの同士を順に併合していく「階層的クラスタリング」の代表的な手法です。

最初は各データが1つずつ独立したクラスタとみなし、もっとも近いクラスタ同士を合体させていきます。合体させたときの分散の増加が最小になるペアを選ぶのが特徴です。

クラスタ数を事前に決めなくてよく、結果を樹形図（デンドログラム）で可視化できる点が便利です。