クラスタとは？意味をわかりやすく簡単に解説

クラスタとは

クラスタとは、類似した特性を持つ個体やデータが集まった集団のことです。統計学や機械学習の分野でよく用いられ、マーケティングやデータ分析において重要な概念となります。

クラスタ分析は、大量のデータをいくつかのグループに分類する手法であり、それぞれのグループをクラスタと呼びます。クラスタ内の要素は互いに類似性が高く、異なるクラスタ間の要素は類似性が低いという特徴があります。

ビジネスにおいては、顧客を属性や購買履歴に基づいてクラスタリングすることで、より効果的なマーケティング戦略を立案できます。また、異常検知やリスク管理など、幅広い分野でクラスタ分析が活用されています。

クラスタ分析の活用

「クラスタ分析の活用」に関して、以下を解説していきます。

• クラスタ分析の目的
• クラスタ分析の種類

クラスタ分析の目的

クラスタ分析の主な目的は、データの中に潜む構造やパターンを発見し、データをより理解しやすい形に整理することです。大量のデータを扱う際に、個々のデータを詳細に分析するのではなく、類似したグループにまとめることで、全体像を把握しやすくなります。

また、クラスタ分析は、データの背後にある要因を特定したり、新たな仮説を立てたりするのにも役立ちます。例えば、顧客データをクラスタリングすることで、特定の属性を持つ顧客グループの購買行動を分析し、新たなマーケティング戦略を考案できます。

クラスタ分析の種類

クラスタ分析には、様々な種類の手法が存在し、データの特性や分析の目的に応じて適切な手法を選択する必要があります。代表的な手法としては、階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング（k-means法など）、密度ベースのクラスタリングなどがあります。

階層的クラスタリングは、データを階層的な構造で表現し、デンドログラムと呼ばれる樹形図を作成します。非階層的クラスタリングは、事前にクラスタ数を指定し、データを指定された数のクラスタに分割します。密度ベースのクラスタリングは、データの密度に基づいてクラスタを形成し、ノイズデータの影響を受けにくいという特徴があります。