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データクラスタリングとクラスター分析とは？データ分類の基本概念と手法をわかりやすく解説
データクラスタリングとは？
データクラスタリングとは、データを分類するための手法のひとつです。大量のデータの中から、似た特徴を持つデータをグループ化し、分類することで、データの構造を理解し、解析することができます。
データクラスタリングは、マーケティング分析、顧客セグメンテーション、品質管理などの分野で活用されています。また、機械学習の一分野であるクラスター分析にも密接に関連しています。
クラスター分析とは？
クラスター分析とは、データをグループ化するための手法のひとつです。データを解析し、その中で類似した特徴を持つデータのグループを作成します。これによって、データのパターンや関係性を明らかにすることができます。
クラスター分析は、顧客セグメンテーション、マーケティング分析、画像認識などの分野で広く利用されています。また、医療分野では、病気の分類や治療法の選択の支援にも使用されています。
データクラスタリング・クラスター分析の手法
データクラスタリング・クラスター分析には、いくつかの手法があります。ここでは、代表的な手法を紹介します。
- k-means法：最も一般的なクラスター分析手法。クラスター数の設定が必要である
- 階層的クラスタリング：クラスター数を事前に決めなくて良いが、計算量が多く時間がかかる
- DBSCAN：密度ベースのクラスター分析手法。ノイズや外れ値に対して強い
これらの手法は、データの性質や目的に応じて適切な手法を選択する必要があります。
まとめ
データクラスタリング・クラスター分析は、データを分類するための重要な手法であり、様々な分野で活用されています。機械学習や人工知能の分野でも使用されており、今後ますます重要性が増していくことが予想されます。適切な手法を選択し、データの解析や活用に役立てていきましょう。