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- En estadísticas, el Método de Ward es un criterio aplicado al Análisis de clúster jerárquico. El método de Ward de varianza mínima es un caso especial del enfoque de función objetivo presentado originalmente por Joe H. Ward, Jr. el cual se trata de un procedimiento general donde el criterio para la elección del par de clusters a mezclar en cada paso se basa en el valor óptimo de una función objetivo. Esta función objetivo podría ser "cualquier función que refleje el propósito del investigador". Muchos de los procedimientos estándares de agrupamiento están contenidos dentro de esta clase general. Para ilustrar el procedimiento, Ward usó el ejemplo donde la función objetivo es la suma de los cuadrados de error o varianza, y este ejemplo es conocido por Método de Ward o más preciso como el método de varianza mínima de Ward. (es)
- En statistique, et plus particulièrement en classification hiérarchique, la méthode de Ward est un algorithme permettant de regrouper deux classes d'une partition pour obtenir une partition plus agrégée. (fr)
- In statistics, Ward's method is a criterion applied in hierarchical cluster analysis. Ward's minimum variance method is a special case of the objective function approach originally presented by Joe H. Ward, Jr. Ward suggested a general agglomerative hierarchical clustering procedure, where the criterion for choosing the pair of clusters to merge at each step is based on the optimal value of an objective function. This objective function could be "any function that reflects the investigator's purpose." Many of the standard clustering procedures are contained in this very general class. To illustrate the procedure, Ward used the example where the objective function is the error sum of squares, and this example is known as Ward's method or more precisely Ward's minimum variance method. The nearest-neighbor chain algorithm can be used to find the same clustering defined by Ward's method, in time proportional to the size of the input distance matrix and space linear in the number of points being clustered. (en)
- Ward法（ウォードほう、英: Ward's method）は、クラスター分析の時に使用される、クラスター間の距離を定義する距離関数のひとつ。 今、集合PとQがあるとき、Ward法では、 d(P,Q) = E(P ∪ Q) - E(P) - E(Q) で定義されるd(P,Q)を、PとQの距離とする。ただし、E(A)は、Aのすべての点からAの質量中心までの距離の二乗の総和。 (ja)
- Metoda Wardato jedna z aglomeracyjnych metod grupowania, którą spośród pozostałych wyróżnia wykorzystanie podejścia analizy wariancji do oszacowania odległości między skupieniami. Zmierza ona do minimalizacji sumy kwadratów odchyleń dowolnych dwóch skupień, które mogą zostać uformowane na każdym etapie. Traktowana jest jako bardzo efektywna, chociaż zmierza do tworzenia skupień o małej wielkości. Daje pełną kontrolę nad wynikową liczbą grup oraz przedstawia najbardziej naturalne skupiska elementów. (pl)
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- En statistique, et plus particulièrement en classification hiérarchique, la méthode de Ward est un algorithme permettant de regrouper deux classes d'une partition pour obtenir une partition plus agrégée. (fr)
- Ward法（ウォードほう、英: Ward's method）は、クラスター分析の時に使用される、クラスター間の距離を定義する距離関数のひとつ。 今、集合PとQがあるとき、Ward法では、 d(P,Q) = E(P ∪ Q) - E(P) - E(Q) で定義されるd(P,Q)を、PとQの距離とする。ただし、E(A)は、Aのすべての点からAの質量中心までの距離の二乗の総和。 (ja)
- Metoda Wardato jedna z aglomeracyjnych metod grupowania, którą spośród pozostałych wyróżnia wykorzystanie podejścia analizy wariancji do oszacowania odległości między skupieniami. Zmierza ona do minimalizacji sumy kwadratów odchyleń dowolnych dwóch skupień, które mogą zostać uformowane na każdym etapie. Traktowana jest jako bardzo efektywna, chociaż zmierza do tworzenia skupień o małej wielkości. Daje pełną kontrolę nad wynikową liczbą grup oraz przedstawia najbardziej naturalne skupiska elementów. (pl)
- En estadísticas, el Método de Ward es un criterio aplicado al Análisis de clúster jerárquico. El método de Ward de varianza mínima es un caso especial del enfoque de función objetivo presentado originalmente por Joe H. Ward, Jr. el cual se trata de un procedimiento general donde el criterio para la elección del par de clusters a mezclar en cada paso se basa en el valor óptimo de una función objetivo. Esta función objetivo podría ser "cualquier función que refleje el propósito del investigador". Muchos de los procedimientos estándares de agrupamiento están contenidos dentro de esta clase general. Para ilustrar el procedimiento, Ward usó el ejemplo donde la función objetivo es la suma de los cuadrados de error o varianza, y este ejemplo es conocido por Método de Ward o más preciso como el (es)
- In statistics, Ward's method is a criterion applied in hierarchical cluster analysis. Ward's minimum variance method is a special case of the objective function approach originally presented by Joe H. Ward, Jr. Ward suggested a general agglomerative hierarchical clustering procedure, where the criterion for choosing the pair of clusters to merge at each step is based on the optimal value of an objective function. This objective function could be "any function that reflects the investigator's purpose." Many of the standard clustering procedures are contained in this very general class. To illustrate the procedure, Ward used the example where the objective function is the error sum of squares, and this example is known as Ward's method or more precisely Ward's minimum variance method. (en)
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- Método de Ward (es)
- Méthode de Ward (fr)
- ウォード法 (ja)
- Metoda Warda (pl)
- Ward's method (en)
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