クラスタ分析とは？意味をわかりやすく簡単に解説

クラスタ分析とは

クラスタ分析は、多変量解析の一つであり、データ全体をいくつかのグループに分類する手法です。この分析の目的は、似たもの同士をまとめてグループを作り、データ構造を明らかにすることにあります。マーケティングから生物学まで、幅広い分野で活用されている分析手法です。

クラスタ分析は教師なし学習に分類され、事前に正解データを与えることなく、データそのものが持つ構造に基づいてグループ分けを行います。これにより、データに隠されたパターンや構造を発見し、新たな知見を得ることが期待できます。データ間の類似度や距離に基づいてグループを形成します。

クラスタ分析の結果は、データの可視化や解釈を容易にし、意思決定を支援するために利用されます。例えば、顧客データをクラスタ分析にかけることで、顧客をいくつかのグループに分け、それぞれのグループに合わせたマーケティング戦略を立てることが可能です。データ分析において非常に強力なツールとなります。

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。

• クラスタ分析の注意点
• クラスタ分析の種類

クラスタ分析の注意点

クラスタ分析を実施する上での注意点として、データの標準化が挙げられます。変数の尺度が異なる場合、分析結果に偏りが生じる可能性があるため、事前にデータを標準化することが重要です。外れ値の存在もクラスタリングの結果に影響を与えるため、適切な前処理を行う必要があります。

クラスタ分析の結果解釈には、専門的な知識や経験が求められます。得られたクラスタが本当に意味のあるものなのか、ビジネス上の解釈が可能かどうかを慎重に評価する必要があります。分析の目的を明確にし、目的に合ったクラスタリング手法を選択することが重要です。

クラスタ分析の種類

クラスタ分析には、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングの大きく分けて2つの種類が存在します。階層的クラスタリングは、デンドログラムと呼ばれる樹形図を作成し、クラスタ間の関係性を可視化できる点が特徴です。一方、非階層的クラスタリングは、事前にクラスタ数を指定する必要があるものの、大規模データにも適用しやすいという利点があります。

非階層的クラスタリングの代表的な手法としては、k-means法が挙げられます。k-means法は、事前に指定したk個のクラスタ中心をランダムに配置し、各データを最も近いクラスタ中心に割り当てることを繰り返すことで、クラスタを形成します。各手法にはそれぞれ特徴があり、データの特性や分析目的に応じて適切な手法を選択することが重要です。