クラスター分析

クラスター分析は、データマイニングや機械学習の手法の一つで、似た特徴を持つデータをグループ（クラスター）にまとめる分析手法です。目的変数を設定せずにデータの類似性を見出す「教師なし学習」に分類されます。例えば、顧客データを分析して類似した購買行動を示す顧客グループを特定したり、製品の特徴に基づいて製品カテゴリーを作成したりするのに使用されます。
クラスター分析の重要なポイントは、その多様な応用可能性と解釈の重要性です。マーケティングにおける顧客セグメンテーション、生物学における遺伝子の分類、画像認識における物体の分類など、幅広い分野で活用されています。分析手法には階層的クラスタリングとk-meansクラスタリングなどがあり、データの特性や目的に応じて適切な手法を選択する必要があります。また、クラスター数の決定や、結果の解釈と妥当性の検証が重要です。クラスター分析は探索的な性質が強いため、結果を鵜呑みにせず、ドメイン知識と組み合わせて意味のある洞察を導き出すことが求められます。