クラスター分析とは？- データをクラスターに分類する解析手法
クラスター分析とは？
クラスター分析とは、データを自動的にグループに分類する解析手法です。データ間の類似度や距離を計算し、その結果に基づいてデータをクラスターに分類します。クラスター分析によって、データの特徴や傾向をはっきりと把握し、分析結果を可視化することができます。
クラスター分析の種類
クラスター分析は、階層的な手法と非階層的な手法の2つに分類されます。
階層的な手法では、すべてのデータが最初は別々のクラスターとして扱われ、類似したクラスターがまとめられることでツリー状の階層構造ができます。この手法には凝集型と分割型の2つがあります。
非階層的な手法では、最初に決めたクラスターの数に応じてクラスターを作成します。この手法にはk-means法やEMアルゴリズムなどがあります。
クラスター分析の利用例
クラスター分析は、マーケティングや品質管理などの分野で幅広く利用されています。例えば、マーケティングにおいては、顧客を特定のセグメントに分類して、それぞれに適したマーケティング戦略を立てることができます。また、品質管理においては、類似した欠陥を持つ製品を同じクラスターに分類し、改善策を考えることができます。
まとめ
クラスター分析は、データを自動的にグループに分類する解析手法です。階層的な手法と非階層的な手法があり、マーケティングや品質管理などの分野で幅広く利用されています。クラスター分析を活用することで、データの特徴や傾向を把握し、より効果的な戦略を立てることができます。