ウォード法

階層型クラスタリングにおける代表的な手法です。クラスター同士の距離を、それらを統合した際の誤差平方和の増加分として計算し、最も増加が少ない組み合わせを順次統合していきます。

この手法はクラスターの形状が球状にまとまりやすく、サイズが極端に偏らないバランスの良いクラスターを生成する特性があります。そのため、多くのデータ解析で標準的に利用されます。

G検定では、教師なし学習のクラスタリング手法の一つとして問われます。他の手法（最短距離法など）との違いや、階層型クラスタリングの代表例として認識しておく必要があります。