**クラスター分析（cluster analysis）**は、データ解析の一手法であり、数多くのデータを特性に基づいて似たグループに分類することを目的としています。
本記事では、クラスター分析の基本概念、重要性、具体的な手法について詳しく解説し、データクラスタリングの実践に役立つ知識を提供します。
クラスター分析の基本概念
クラスター分析とは
クラスター分析は、教師なし学習の一種であり、あらかじめ基準を設定せずにデータを分類します。
これにより、データの潜在的なパターンや構造を発見することが可能になります。
データセットの中で似た特徴を持つ要素を同じ集団に分類することで、データの理解を深めることができます。
分類方法
クラスター分析には主に二つの分類方法があります：
1. 階層的手法
階層的手法は、データを階層的に分類する方法で、分類した集団の内部をさらに小さな集団に細分化していきます。
この手法には以下のような方法があります：
- 最短距離法: グループ間の最小距離を基準にする。
- 最長距離法: グループ間の最大距離を基準にする。
- ウォード法: グループ間の分散を最小化する方法。
- 群平均法: 各グループの平均的な距離を計算する方法。
2. 非階層的手法
非階層的手法は、データをあらかじめ決めた数のグループに分ける方法です。
特に有名なのは**k平均法（k-means法）**で、指定されたk個のクラスタにデータを分類します。
この手法では、各データポイントが最も近いクラスタに属するように分類が行われます。
距離の定義と尺度
クラスター分析では、対象間の距離を定義し、距離が近いデータ同士を同じ集団に分類します。
以下の距離尺度がよく用いられます：
- ユークリッド距離: 空間内の直線距離を基準にする最も一般的な距離。
- マンハッタン距離: 縦横の移動距離を計算する手法。
- マハラノビス距離: 分散を考慮した距離。
- コサイン類似度: ベクトルの角度を基準にした類似度の測定。
これらの尺度を適切に選ぶことが、クラスター分析の結果に大きく影響します。
クラスター分析の応用
ビジネスにおける活用
クラスター分析は、顧客のセグメンテーションやマーケティング戦略の最適化に利用されます。
顧客データを分析し、似た特性を持つ顧客群を見つけ出すことで、ターゲットを絞ったプロモーションが可能になります。
医療分野での応用
医療データの解析においてもクラスター分析は重要です。
患者の症状や治療反応を基にグループを作ることで、効果的な治療法の開発に貢献します。
まとめ
クラスター分析は、データの特性を把握し、隠れたパターンを見つけ出すための強力な手法です。
本記事で紹介した階層的手法や非階層的手法、距離の定義を理解し、実践することで、データ分析の精度を向上させることができます。
データクラスタリングは、ビジネスや医療などさまざまな分野での意思決定において欠かせない要素となります。