クラスタリング
クラスタリング（データ処理）
意味 データの自動グループ化
クラスタリングとは？
クラスタリングは、教師なし学習の一手法で、データを自動的にグループ（クラスタ）に分割する技術です。似た特徴を持つデータを同じクラスタに割り当て、データの構造や傾向を発見します。k-meansやDBSCANなどのアルゴリズムが代表的で、セグメンテーションやアノマリー検知などに利用されます。
クラスタリングの具体的な使い方
「顧客データをクラスタリングし、セグメント別のマーケティング施策を立案する。」顧客データに対してクラスタリングを適用し、自動的に顧客セグメントを発見することで、セグメントごとに最適化したマーケティング施策を立案することを述べた文です。
クラスタリングに関するよくある質問
Q.k-meansとDBSCANの違いは？
A.k-meansは事前にクラスタ数を指定する必要があり、球形のクラスタを見つけるのに適しています。一方、DBSCANは密度ベースのアルゴリズムで、クラスタ数を自動的に決定し、任意の形状のクラスタを検出できます。DBSCANはノイズにも強いですが、パラメータ設定が難しい場合があります。
Q.クラスタリングの評価方法は？
A.クラスタリングの評価方法には以下があります：
1. シルエット係数
2. Davies-Bouldin指標
3. Calinski-Harabasz指標
4. 内部評価（クラスタ内の凝集度）
5. 外部評価（正解ラベルがある場合）
ただし、クラスタリングの目的や対象データによって適切な評価方法は異なります。
Q.階層的クラスタリングとは？
A.階層的クラスタリングは、データポイント間の距離に基づいてクラスタを段階的に形成or分割する手法です。ボトムアップ（凝集型）とトップダウン（分割型）の2種類があります。樹形図（デンドログラム）を使用して結果を可視化でき、クラスタ構造の詳細な分析に適していますが、大規模データセットには計算コストが高くなる傾向があります。
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