クラスタリング
高速ハイアラーキカルクラスタリング
First Hierarchical Clustering
- ハイアラーキカルクラスタリング（階層的クラスタ分析）は、類似性を持つデータをグループ化させる手法の１つで、分離したいグループ数を後から自由に決定できる点で優れています。類似性の距離の定義やその更新方法にはユークリッド距離でのウォード法、群平均法などいくつか種類がありますが、経験的に手法が選択されたり、自分が得たい結果が一番よく現れているものを選択する点も特長です。バイオインフォマティクス分野においては、遺伝子チップ解析の初期段階で用いられることが多く、2次元方向でのクラスタリングをよく行います。
高速ハイアラーキカルクラスタリングは、アルゴリズムの高速化やメモリの最適化、ベクトル化により、大規模解析を高速で行うことができます。