クラスタリングとは？事例と共に分かりやすく解説

クラスタリングとは、データの集合を似ているもの同士のグループにまとめる手法です。
データ分析の一部として非常に重要で、多くの業界で使用されています。

クラスタリングとは

クラスタリングの意味としては、データをクラスタ（グループ）に分けることを指します。
このときのグループのことをクラスタと言い、似ているデータをまとめることで情報を分かりやすくします。

クラスタリングと分類は似ているが、明確な違いがあります。
クラスタリングは、事前にクラスタの定義がない状態でデータをグループ化します。
分類は、事前に定義されたクラスにデータを分ける方法です。

非階層的クラスタリングは、データを一度にクラスタに分ける手法です。
指定したクラスタ数でデータをグループ化し、各グループが最も似ているデータ同士で構成されるようにします。

k-means法は、クラスタリングの中でも特に人気のある手法です。
pythonでの実装も比較的簡単で、指定したクラスタ数にデータを分けることができます。

混合正規分布は、複数の正規分布を組み合わせてデータをクラスタリングします。
データが複数の分布からなる場合に適しています。

階層的クラスタリングは、データを階層的にグループ化する手法です。
階層的にデータの類似性を考慮してグループを作り、最終的には全てのデータが一つのクラスタにまとめられます。

凝集型は、各データを個別のクラスタとして扱い、似ているクラスタを結合していきます。
一つの大きなクラスタになるまで結合を続けます。

分散型は、全てのデータを一つのクラスタとして開始し、分割していく方式です。
特定の条件に基づきクラスタを分割していきます。

ウォード法は、クラスタ間の分散を最小にするようにクラスタを結合する方法です。
データのばらつきを考慮しながらグループ化を行います。

重心法は、クラスタの中心（重心）を基準にしてグループ化を行います。
クラスタの重心同士が近いものを結合していく方法です。

最短距離法は、クラスタ間の最も近いデータ同士の距離を基準にして結合します。
クラスタ間の最短の距離を考慮しながらグループ化を行います。

群平均法は、クラスタ全体の平均距離を基準にして結合します。
クラスタ内のすべてのデータ同士の距離の平均を計算し、それを基準にしてグループ化を行います。

クラスタリングを行う際には、データの前処理や適切なクラスタ数の選定が重要です。
また、過度にクラスタリングを行うとデータの意味が失われる可能性もあるため、注意が必要です。

クラスタリングはデータ分析の強力なツールとして利用されています。
最新の手法やツールを活用し、データの潜在的な構造や特性を発見することが可能です。

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