ウォード法では、クラスター間の距離を計算し、最も近い距離にある2つのクラスターを結合します。
クラスター内の分散が最も小さくなるように、再び属性の近いクラスターと合併します。
ウォード法は計算量が多くなりますが、分類感度が高く、データのばらつきが抑えられているため、似た項目同士が順番にまとまっていく過程を表す樹形図を見やすい点が特徴です。
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クラスター分析
意識や価値観で生活者を分類することで、より立体的な消費者像、ターゲット像を明らかにします。また統計的根拠に基づいた分類で信頼性も担保することが可能です。
