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DS検定 用語解説

デンドログラムとは

階層クラスタリングでデータやクラスターが段階的に併合されていく過程を、木構造の図として表したもの。図の高さでクラスター間の類似度を読み取れ、どの水準で切ってクラスターの数を決めるかを判断する材料になる。

まず押さえる結論

デンドログラムは、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

情報源と編集区分

公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-12。

試験概要(公式)

具体例から判断の境界を固める

デンドログラムを、役割と隣接概念の境界から捉える

階層クラスタリングでデータやクラスターが段階的に併合されていく過程を、木構造の図として表したもの。図の高さでクラスター間の類似度を読み取れ、どの水準で切ってクラスターの数を決めるかを判断する材料になる。 試験では名称だけでなく、処理の対象、目的、使う段階を別概念と入れ替えた選択肢が出るため、定義の主語と動作を分けて確認します。

問題文で見る箇所
手法そのものではなく、階層クラスタリングで併合が進む過程を表した木構造の図を指しているかを確認します。
隣接概念との境界
デンドログラムは階層クラスタリングの結果を表す図を指し、階層クラスタリング自体はデータやクラスターを段階的に併合していく手法です。

誤答しやすい選択肢

  • デンドログラムという結果の図を、階層クラスタリングという手法そのものと同一視する。定義の主語と処理対象を確認します。
  • デンドログラムの目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
  • デンドログラムを使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。

4段階の判断手順

  1. 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
  2. 02定義の中心となる対象と動作がデンドログラムに一致するか確認する。
  3. 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
  4. 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。

到達条件: デンドログラムを一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。

試験での問われ方

01

定義の言い換え

用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。

02

似た概念との比較

同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。

03

具体例からの判断

問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。

誤答しやすいポイント

×標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。

×過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。

×Precision(適合率)とRecall(再現率)の取り違え。目的(見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか)によって重視する指標が変わる。

関連する確認問題

第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価

階層クラスタリングで、クラスタがどの順に結合されるかという階層関係を木のように表す図はどれか。

正解は「デンドログラム」である。デンドログラムは階層クラスタリングで、クラスタがどの順に結合されるかという階層関係を木のように表す図である。ROC曲線は分類モデルの性能に関わる図、混同行列は分類の予測結果を整理する表、散布図行列は複数の変数について二変数の関係を並べる可視化手法である。設問では分類モデルの評価や変数間の関係ではなく、クラスタを段階的に結合する構造を問うている。階層クラスタリングと対になる図を確認すれば判断できる。したがってデンドログラムを選ぶ。

第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価

顧客同士の類似度を基に、近い顧客や既存グループを段階的にまとめ、グループ数を先に固定せず階層構造を作る手法はどれか。

正解は「階層クラスタリング」である。階層クラスタリングは、類似度の高いデータやクラスター同士を段階的に併合し、クラスター数をあらかじめ指定せずに階層構造を作る手法である。設問では顧客や既存グループを順番にまとめるため、この手法に一致する。クラスター分析は似た対象をグループ化する分析の総称であり、階層クラスタリングはその具体的手法である。デンドログラムは階層的な併合結果を木の形で示す図で、手法そのものではない。Random Forestは複数の決定木を組み合わせるモデルである。入力・処理・出力のどれを問うかを分ける。

同じ章で確認したい用語

到達チェック

  • デンドログラムを一文で説明できる
  • 同じ章の似た用語と違いを説明できる
  • 問題文の具体例から、デンドログラムに関係する論点を拾える
  • 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる

執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)