クラスタリングとは、データ間の類似度に基づいてデータをグループ分けする手法です。教師なし学習の一種であり、事前にデータの分類ラベルが与えられていない状況で、データの類似性に基づいてグループ分けを行います。
クラスタリングの目的
クラスタリングの主な目的は以下の3つです。
- データの理解: データの構造や傾向を理解するために、類似したデータを集めてグループ化する。
- データの削減: 大量のデータをグループ化することで、データの次元削減を行い、データ分析を効率化する。
- データの分類: データをグループ分けすることで、データの分類を行う。
クラスタリングの手法
クラスタリングには、様々な手法があります。代表的な手法は以下の3つです。
- 階層型クラスタリング: データ間の距離に基づいて、階層的にデータのグループ化を行う手法。
- 分割型クラスタリング: データを複数のグループに分割していく手法。
- 密度型クラスタリング: データの密度に基づいて、グループ化を行う手法。
クラスタリングの評価
クラスタリングの評価には、様々な指標があります。代表的な指標は以下の2つです。
- SSE (Sum of Squared Errors): 各データと所属するクラスタの中心点との距離の二乗和を最小化する指標。
- Silhouette Coefficient: 各データが所属するクラスタへの所属度と、他のクラスタへの近さを比較して、クラスタリングの質を評価する指標。
クラスタリングの応用例
クラスタリングは、様々な分野で応用されています。代表的な応用例は以下の3つです。
- 顧客分析: 顧客の購買履歴などのデータに基づいて、顧客をグループ分けし、それぞれのグループに合わせたマーケティングを行う。
- 画像認識: 画像の色彩や形状などのデータに基づいて、画像を分類する。
- 文書分類: 文書の内容に基づいて、文書を分類する。
クラスタリングの課題
クラスタリングには、以下の課題があります。
- 最適なクラスタリング手法の選択: データの種類や目的に応じて、最適なクラスタリング手法を選択する必要がある。
- クラスタ数の決定: 事前にクラスタ数を決定する必要があるが、データの性質によっては適切なクラスタ数を決めるのが難しい場合がある。
- 解釈性の問題: クラスタリングの結果が解釈しにくい場合がある。
クラスタリングは、データ分析や機械学習において広く用いられる手法です。データの理解、データの削減、データの分類などに役立ちます。
参考資料
- クラスタリングとは？意味・定義 | IT用語集 | NTTコミュニケーションズ: https://www.ntt.com/bizon/glossary/j-k/clustering.html
- 機械学習におけるクラスタリング～その仕組みや種類、注意点を解説 – エクサウィザーズ: https://exawizards.com/column/article/ai/clustering/
- クラスタリングとは？分類との違いやメリット・手法・事例を紹介！ – AIsmiley: https://aismiley.co.jp/ai_news/clustering/