クラスタリングとは？- データを似たもの同士でグループ化する手法
クラスタリングとは、データを似た特性を持つグループに分割する手法です。この分割のことをクラスタと呼びます。
例えば、あるECサイトの顧客データがあった場合、購入金額や購入頻度などの特徴を基に、似た顧客同士をグループ化することで、ターゲットに応じた商品のアドバイスや、販売促進の施策を行うことができるようになります。
また、クラスタリングは、医療や生命科学、画像認識などの分野でも使われています。このような分野では、エキスパートが知っている情報を抽出するためにも欠かせない技術です。
クラスタリングの手法
クラスタリングには、いくつかの手法があります。代表的なものを以下に紹介します。
- k-means法：データをk個のクラスタに分類する方法で、各クラスタの中心とデータ点間の距離を最小化することで、クラスタリングを実現します。
- 階層的クラスタリング：データを最初に1つのクラスタとして扱い、階層的にクラスタを分割していく方法です。
- DBSCAN法：密度に基づいてクラスタを検出する方法で、密集したデータ点を1つのクラスタとして扱います。
クラスタリングの重要性
クラスタリングは、ビジネス分野や科学技術分野で幅広く活用されている技術です。例えば、ビジネス分野で顧客の行動パターンを分析し、マーケティング戦略を立てる際にもクラスタリングは欠かせません。
また、医療分野では、患者データを分析し、早期発見や治療の効果を高めるための情報を導き出すためにも、クラスタリングは重要な技術です。
こうした例からも、クラスタリングがビッグデータ分析などの現代的な課題に対する解決策として、ますます注目されるようになっています。