最短距離法

データ群分析は、大量の情報を整理し、有意義な集団に区分するための有効な手段です。この分析を実行する上で、情報群間の隔たりをどのように測るかは、非常に重要な課題となります。隔たりの測り方次第で、分析結果が大きく変動する可能性があるためです。多様な隔たりの測り方がある中で、最も基本的なものの一つが、ここで取り上げる最短隔たり法です。この方法は、情報群間の隔たりを、それぞれの情報群に属する情報同士の、最も近い隔たりとして定義します。つまり、二つの情報群を想定したとき、一方の情報群からもう一方の情報群へ最も短い隔たりで連結している情報同士を発見し、その隔たりを情報群間の隔たりとします。例えば、ある学舎の生徒を類別する際に、生徒間の好みの共通点を情報として、好みが最も近い生徒同士の隔たりを類間の隔たりと見做すような情景です。この単純さこそが、最短隔たり法の大きな特徴であり、利点でもあります。しかし、この単純さゆえの弱点も存在します。