凝集型の階層的クラスタリングに関する説明として、最も適切なものを選べ。
- 1事前にクラスタ数を指定しなければ実行できず、初期値の選び方によって結果が大きく変わる。
- 2正解ラベル付きのデータを用いて、クラスタ同士の境界を学習する教師あり学習の手法である。
- 3高次元のデータを2次元に埋め込み、近いデータ同士が近くに配置されるよう可視化する手法である。
- 4個々のデータをそれぞれ一つのクラスタとみなすところから始め、距離の近いクラスタ同士を順に併合していき、その過程をデンドログラム（樹形図）で表せる。
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正解：4
凝集型の階層的クラスタリングでは、各データを1つのクラスタとみなし、距離の近いクラスタ同士を繰り返し併合していきます。その併合の過程はデンドログラムで可視化できます。デンドログラムを任意の高さで切ればクラスタ数を後から決められるため、事前にクラスタ数を指定する必要はありません。事前の指定が必要で初期値に結果が左右されるのはk-means法で、高次元データを低次元に埋め込んで可視化するのはt-SNEなどの手法です。クラスタ間の距離を定める代表的な方法としてウォード法があることも覚えておきましょう。
根拠：階層的クラスタリング（ウォード法など）とデンドログラム