【G検定】クラスタ分析

クラスタ分析

クラスタ分析とは

クラスター分析は、データマイニングの手法の一つであり、データを自然なグループに分類するための手法です。クラスター分析により、同じグループに属するデータは似た特徴を持ち、異なるグループに属するデータは異なる特徴を持つことが期待されます。クラスター分析には階層的手法と非階層的手法の2つの方法があります。階層的手法は、データを木構造に分類する手法であり、非階層的手法は、クラスターの数を指定してデータを分類する手法です。
階層的手法では、データ間の距離が近いもの同士をまずグループ化し、その後、グループ同士の距離が近いもの同士を再びグループ化していきます。このように、上位のグループから下位のグループへと分類を進めることで、データの階層的な関係を把握することができます。
一方、非階層的手法では、分類するグループの数をあらかじめ指定し、データを分類します。代表的な非階層的手法には、k-means法があります。この手法では、データをk個のグループに分類します。初期状態での各グループの代表点（クラスター中心）を決定し、各データを最も近い代表点に割り当てます。その後、各グループの平均値を新たな代表点として再計算し、データを再度グループ分けします。このように、代表点を更新しながらデータをグループ分けを繰り返します。
クラスター分析は、データの分類や特徴の把握に用いられ、市場調査や画像解析などの分野で応用されています。ただし、分類するグループの数や分類の基準を決定することが難しい場合があるため、注意が必要です。

クラスタ分析の活用事例

同一のデータオブジェクトに基づいたクラスター分析は、アイテムの関連性に基づいてアイテムをグループ化する統計的手法です。目的は、類似した被験者グループを見つけることです。クラスター分析は、教師なし学習アルゴリズムであり、モデルを実行する前に、クラスターの数を決定する必要があります。
クラスター分析を使用することで、組織は同様の特性を持つ個人を特定し、顧客をよりよく理解できます。マーケターは、通常、クラスター分析を使用して市場セグメントを開発し、製品とメッセージのより良いポジショニングを実現できます。クラスタリング分析の目的は、高品質のクラスターを特定することであり、データオブジェクトのクラスタが互いに同一であると見なされます。

クラスタ分析の活用事例

1. マーケティング分析

クラスター分析は、マーケティング分析において、消費者の行動パターンを把握するために利用されます。例えば、ある企業が提供する商品について、消費者の購買履歴や属性情報などのデータを収集し、そのデータをクラスター分析にかけることで、消費者の特徴や嗜好に合わせたターゲティングを行うことができます。このように、クラスター分析を用いることで、企業はより効果的なマーケティング戦略を立てることができます。

2. 医療分野

クラスター分析は、医療分野において、患者のデータを分析するためにも利用されます。例えば、ある疾患にかかった患者のデータを収集し、そのデータをクラスター分析にかけることで、疾患の進行や治療効果に関する知見を得ることができます。このように、クラスター分析を用いることで、医療従事者はより効果的な治療戦略を立てることができます。

3. 生物学

クラスター分析は、生物学においても広く利用されます。例えば、ある種の動物の遺伝子情報を収集し、そのデータをクラスター分析にかけることで、その種の遺伝的な特徴や系統関係を明らかにすることができます。このように、クラスター分析を用いることで、生物学者はより正確な進化の歴史を解明することができます。

クラスタ分析の手法

クラスタ分析には大きく分けて「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の二つの手法があります。

階層クラスター分析は、データ群の中で最も似ている対象の組み合わせから順番にまとめていき、最終的に一つのクラスターにまとめる手法です。このとき、性別・年齢・在住地域といったデモグラフィックなデータではなく、意識や価値観といったはっきり定まっていない指標によって分類を行います。階層クラスター分析では、ウォード法、群平均法、最短距離法、最長距離法などが代表的な方法です。

階層クラスター分析ではデンドログラム（樹形図）により、グルーピングする過程が視覚的に把握できるというメリットがあります。非階層クラスター分析ではそのような構造はありませんが、個体数が多くても計算量や結果の可読性に問題が生じにくいというメリットがあります。

非階層クラスター分析は、樹形図のような階層的な構造がなく、事前にクラスター数をいくつに設定するかを決め、決めた数のグループに分割していく手法です。個体数が多くても扱いやすいことが特徴です。非階層クラスター分析では、k平均法（k-means法）が一般的です。

階層クラスター分析ではデンドログラム（樹形図）により、グルーピングする過程が視覚的に把握できるというメリットがあります。非階層クラスター分析ではそのような構造はありませんが、個体数が多くても計算量や結果の可読性に問題が生じにくいというメリットがあります。