クラスタリング

クラスタリングとは、似たもの同士を自動的にグループ分けする方法です。

例えば、あなたの会社の顧客データを考えてみましょう。顧客データには、年齢、購買履歴、好みなどの情報があると考えてください。

クラスタリングを使うと、コンピュータが自動的に似た特徴を持つ顧客をグループ分けしてくれます。

これにより、20代の若い女性で化粧品をよく買う人たち、40代の男性でスポーツ用品に興味がある人たちなど、特徴的なグループを見つけ出すことができます。

クラスタリングの経緯は、大量のデータから有用な情報を取り出したいという需要から生まれました。種類としては、主に「階層的クラスタリング」と「非階層的クラスタリング」の2つがあります。

階層的クラスタリングは、最も似ているデータ同士を順番にグループ化していく方法です。これは、家系図を作るように、近い関係のものから徐々にグループを大きくしていくイメージです。

一方、非階層的クラスタリングは、あらかじめグループの数を決めておき、そのグループ数に合わせてデータを分類する方法です。これは、運動会でチーム分けをするときのように、最初にチーム数を決めてから人を振り分けるようなものです。

クラスタリングの課題としては、適切なグループ数の決定や、外れ値の扱いがあり、結果の解釈にも注意が必要です。

事例としては、ECサイトでの商品レコメンドや、顧客セグメンテーション、さらにはSNSの投稿分析などに活用されています。

リスクとしては、不適切なグループ分けによる誤った意思決定や、個人情報の取り扱いに関する問題があります。対策として、結果の妥当性を人間が確認することや、データの匿名化処理を行うことが重要です。