② 機械学習の概要 ／ 8. 教師なし学習
デンドログラム (樹形図)とは
デンドログラムとは、階層的クラスタリングの結合過程を木構造で表現した図です。どの水準で切るかによってクラスタ数を調整できる点が実務上も試験上も重要です。
この用語はG検定シラバスの「8. 教師なし学習」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
階層的クラスタリングで「どの順に何がくっついたか」を表す樹形の図です。
どう読むか
横軸に個々のデータ、縦軸に結合したときの距離（非類似度）をとります。低い位置で結合しているものほど似ているという読み方になります。
ある高さで横に線を引くと、そこで枝がいくつに分かれているかがクラスタ数になります。高い位置で切れば少数の大きなクラスタ、低い位置で切れば多数の小さなクラスタになります。
非階層的手法にはない利点
k-means法のような非階層的手法では、分析前にクラスタ数を決めなければなりません。
階層的手法＋デンドログラムなら、結果を見てからクラスタ数を選べます。これが階層的手法の大きな利点です。
凝集型と分割型
階層的クラスタリングには2つの向きがあります。
- 凝集型：各データを1つのクラスタとして始め、近いものから順に併合していく（一般的なのはこちら）
- 分割型：全体を1つのクラスタとして始め、順に分割していく
ウォード法は凝集型にあたります。
🎯 G検定での押さえどころ
- 階層的クラスタリングの結合過程を表す図
- 切る高さを変えることでクラスタ数を調整できる
- 低い位置で結合しているものほど似ている
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「デンドログラムはk-means法の結果を表す図である」→ 誤り。階層的クラスタリングの図です
- 「デンドログラムではクラスタ数を後から変更できない」→ 誤り。切る高さで調整できます
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「教師なし学習② クラスタリング」（E資格向け）
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