階層クラスタリングは、似ている行をグループにまとめ、すべてのグループを1つのツリー（デンドログラム）で表す手法です。K-Means クラスタリングのように分析の前にクラスターの数を決める必要がなく、分析の後にツリーを見てクラスターの数を選べます。
この記事では、手法のしくみ、距離の計算と変数の標準化、連結法によるクラスターの形の違い、デンドログラムの読み方とツリーを切る位置の決め方、K-Means との使い分けを説明しています。
また、Exploratory v16.4 のアナリティクスで階層クラスタリングを使う方法も紹介しています。コードを書く必要はなく、デンドログラムのスライダーを動かすだけで、分析をやり直さずにクラスターの数を比べられます。
ぜひご覧ください！