クラスタ分析とは？
クラスタ分析（Cluster Analysis）とは、データセットの中から似た特徴を持つデータをグループ化する手法です。主に、データを「クラスタ」と呼ばれるいくつかのグループに分け、各クラスタ内のデータは相互に似ており、他のクラスタのデータとは異なるようにすることを目的としています。これは、パターン認識や分類の基礎として広く活用されます。
例えば、顧客データを使って購買行動が似ている顧客をグループ化することで、ターゲットマーケティングや製品開発の戦略を立てやすくなります。クラスタ分析は、教師なし学習の一種であり、事前にラベル（カテゴリ）が与えられていないデータに対して有効です。
クラスタ分析の代表的な手法には、k-means法や階層的クラスタリングがあります。k-means法では、指定した数のクラスタにデータを分けるアルゴリズムで、効率的にグループ化が行えます。一方、階層的クラスタリングは、データ間の距離を基に階層的にクラスタを形成する方法です。
この分析は、顧客セグメンテーション、異常検出、パターン認識など、多くの分野で利用されており、データの理解を深めるための強力なツールとなっています。
