併合ステップ

クラスターを結合する併合手順のステップ数。ステップごとに、新しいクラスターは既存のクラスターと結合され、類似水準と距離水準が計算されます。

併合処理の各ステップで形成されるクラスター数。最初のステップの前に、クラスター数は（クラスター観測値の）観測値数の合計またはクラスター変数の個数の合計と等しいです。最初のステップでは、2つのクラスターを結合して、新しいクラスターを形成します。後続の各ステップでは、既存クラスターに別なクラスターを結合して、新しいクラスターを作成していきます。最終ステップでは、すべての観測値または変数が1つのクラスターに結合されます。

メインダイアログボックスにクラスター数を入力して、データの最終分割を指定できます。どの連結手法と距離スケールを選択するかによって、クラスター化の結果は大きく異なります。

データの観測値間の最大距離を基準に算出される、各併合ステップのクラスター間の最小距離のパーセント。2つのクラスターiとj間の類似度s(ij)は、s(ij) = 100 * [1 - d(ij)) / d(max)]という式で得られます。この式で、d(max)は、iとj間の距離をd(ij)として表す元の距離行列（D）の最大値です。

各ステップで結合されるクラスター（選択したリンケージ法を使用）間または変数間（選択した距離スケールを使用）の距離。Minitabでは、メインダイアログボックスで選択したリンケージ法と距離スケールに基づいて距離水準を計算します。

併合処理のステップごとに新しいクラスターを形成するために結合された2つのクラスター。

併合処理のステップごとに形成される新しいクラスターの識別番号。新しいクラスターの識別番号は、必ず、結合される2つのクラスターの識別番号の小さい方の番号になります。たとえば、クラスター2とクラスター9を結合する場合、新しく形成されるクラスターはクラスター2になります。

併合処理のステップごとに形成される新しいクラスターの観測値数。最終ステップでは、すべての観測値は1つのクラスターに結合されます。このため、最後のステップでの新しいクラスターの観測値数はデータの観測値の合計数と等しくなります。