クラスター分析・とは？初心者にもわかる基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

クラスター分析とは？

クラスター分析とは、データを似ているだけでなく、意味のあるグループに分ける統計的な手法です。目的は、個々のデータがどのグループに属するのかを自動的に見つけ出し、グループ同士の違いを理解することです。たとえばお店の顧客データなら、年齢や収入、購買の傾向が似ているお客さまを同じクラスターに分けることで、異なる対応を考えやすくなります。

この分析は「データの分類」ではなく「似たデータの集合を作る」作業です。分類はあらかじめ決められたラベルに従ってデータを当てはめますが、クラスター分析はラベルを事前に用意せずにグループを作ります。結果として、データの背後にある構造を発見するのに役立ちます。

主な手法

代表的な手法には以下のようなものがあります。

1) K-means法

K-means法は、事前に決めた数のクラスターにデータを割り当て、各クラスターの中心点（重心）からの距離を最小化する方法です。データを何度も割り直して、似ているデータ同士が同じクラスターになるように配置します。中心点が変わるたびにデータの割り当ても更新されます。特徴量は同じ尺度でそろえることが重要です。

2) 階層的クラスタリング

この方法はデータを木のように階層化して、最初はすべてのデータを1つのグループとみなし、徐々に分割していきます。最後には樹形図（デンドログラム）でどの点が似ているかが分かります。クラスターの数はデータを見ながら決めることが多いです。

3) 密度ベースクラスタリング

DBSCANのような手法は、データの密度が高い領域をクラスターとして捉え、ノイズと外れ値を除外するのが特徴です。データの形が複雑でも対応でき、クラスターの数を事前に決める必要がありません。

データの前処理と距離の考え方

良い結果を出すにはデータの前処理が重要です。欠損値を埋める、異なる特徴量を同じ尺度に揃える、カテゴリ変数を数値化するなどの作業を行います。クラスターの「近さ」を測る指標として距離が使われます。代表的な距離にはユークリッド距離やマンハッタン距離、コサイン距離などがあります。距離の選択はアルゴリズムの挙動に影響するので、データの特性に合わせて選ぶことが大切です。

実務での活用例

マーケティングでは顧客セグメンテーションに使われ、似た購買行動を持つ顧客をグループ化します。製品開発では類似した嗜好の人々を見つけ、ターゲットを絞る手助けになります。画像処理では物体の特徴が似ているピクセルの集まりを見つけることができ、遺伝子データの解析にも活用されています。

クラスター数の決め方

K-meansなどの手法では、事前にクラスター数を決める必要があります。 elbow法（肘のように急に傾きが緩む点を選ぶ）、シルエット係数、ギャップ統計などがよく使われます。データの性質によって、適切なクラスター数は変わるため、複数の指標を併用して決めます。

注意点と実践のヒント

結果はデータの品質に左右されます。標準化不足、外れ値、スケールの違いはクラスタの割り当てを乱します。解釈には注意が必要で、クラスターの「意味」をデータと現場の知識で確認することが大切です。

able>用語意味クラスター似ているデータの集合距離データ同士の近さを表す指標アルゴリズムクラスターを作る手法ble>

このようにクラスター分析はデータの背後にある構造を見つけて、意思決定を支える強力な道具になります。はじめは用語や手法名に戸惑うかもしれませんが、実際のデータに触れながら少しずつ理解を深めていくとよいでしょう。

クラスター分析の同意語

クラスター分析: データを特徴が似ているグループ（クラスター）に分割する統計的分析の総称。結果として、似たデータ同士が同じグループに集まります。
クラスタ分析: データを類似性に基づいてグループ化する統計的分析のこと。
クラスタリング: データを似ているもの同士でグループ化する手法。分析の実行を指す語として使われることが多い。
類群分析: データを類似性の高い群（類群）に分ける統計的分析。
群分析: データを互いに似ている群に分ける分析。クラスタ分析の別称として使われることがある。
データクラスタリング: データを複数のクラスタへ自動的に分類する分析手法。機械学習の分野で広く使われる用語。
セグメンテーション分析: 顧客・データを共通の特徴でセグメント（区分）に分けて分析する手法。マーケティングやデータ分析でクラスタリングの一形態として使われることがある。
階層的クラスタリング: データを階層構造に基づいてクラスタに分ける分析手法。木構造のように上位と下位のクラスタを作る形式。
非階層的クラスタリング: 階層構造を用いず、事前に決めたクラスタ数でデータを分割する手法（例: k-means）。
データのクラスタ化: データをクラスタに分け、同質なグループを作り出す操作・結果を指す表現。

クラスター分析の対義語・反対語

個別分析: データを個々の要素ごとに分析し、グループ化してクラスターを作らない手法。各データ点の特徴を1点ずつ評価する発想。
単体分析: 単一のデータ点や事例を中心に分析する方法。クラスタ化してまとめる代わりに、1点ごとに独立して検討する。
要素分析: データを構成要素（要素）に分解して個別に検討する分析観点。全体のまとまりより、要素の性質に焦点を当てる。
分解分析: データを分解して細かな要素まで分析する方法。クラスタ化による集合を前提としないアプローチ。
非クラスタリング: クラスタリングを行わず、データを個別・単位で扱う分析の考え方。
一対一分析: データ点を一対一で関連づけずに分析する手法。グルーピングを避け、個別性を重視する視点。
非グルーピング分析: グルーピング（クラスタ化）を前提としない分析の総称。

クラスター分析の共起語

クラスタリング: 似た特徴をもつデータを同じグループに分ける手法の総称。データの構造を把握する入り口として使われます。
k-means法: 最も広く使われる非階層型クラスタリングの一種。データ点を事前に決めたクラスタ数 k に分け、各クラスタの中心点を更新して収束させます。
階層的クラスタリング: データを階層状にクラスタ化する手法。木構造のデンドログラムで可視化します。
デンドログラム: クラスタ間の結合の様子を樹形図で表した図。クラスタ数の決定に役立ちます。
Ward法: 階層的クラスタリングの linkage の一つ。クラスター間の分散を最小化するように結合します。
単一連結法: クラスタ間の距離を、ペアの中で最も近い点の距離で測る連結法。ノイズや連結性に弱い点に注意。
完全連結法: クラスタ間の距離を、ペアの中で最も遠い点の距離で測る連結法。球状のクラスタに適します。
平均連結法: クラスタ間の距離を、ペアの距離の平均で測る連結法。ノイズにも比較的安定。
距離指標: データ間の距離を測る指標全般。クラスタの形成に影響します。
ユークリッド距離: データ点の間の直線距離。最も一般的に使われる距離指標の一つ。
コサイン距離: ベクトルの向きの差を測る距離。大きさを無視して方向性を比較します。
コサイン類似度: 二つのベクトルの方向の角度を数値化した類似度。1 に近いほど向きが似ています。
特徴量: データを表す属性・数値。クラスタリングの入力となる情報です。
標準化: 特徴量のスケールをそろえる前処理。平均0、分散1に変換します。
正規化: 特徴量の値を一定の範囲に収める前処理。主に 0-1 に変換します。
スケーリング: 標準化・正規化を含む、特徴量の尺度を整える前処理の総称。
前処理: 欠損値処理・外れ値対処・スケーリングなど、データを分析に適した状態へ整える工程。
欠損値処理: データの欠損値を扱う処理。削除・補完などの手法があります。
外れ値対処: 極端な値を適切に扱います。影響を抑えるか除外します。
次元削減: 多くの特徴量を減らしてデータを要約する技術。クラスタリング前の前処理として使われます。
PCA: 最も普及する次元削減手法の一つ。分散が大きい方向へデータを射影します。
EMアルゴリズム: 混合モデルのパラメータを反復的に推定する手法。クラスタの割り当ても推定します。
GMM: 混合ガウスモデル。複数の正規分布の混合でデータを表現し、クラスタを割り当てます。
混合ガウスモデル: GMM と同義。データを複数の正規分布の混合としてモデル化します。
PAM法: PAM（Partitioning Around Medoids）法。k-means のロバスト版で、代表点を medoid にします。
クラスタ数: 事前に決める必要のあるクラスタの数。エルボー法等で決定します。
エルボー法: クラスタ数を決める際、SSEの減少が肘のように急減しなくなる点を探す手法。
シルエット法: クラスタの分離度と一体感を評価する指標。値が大きいほど良い分割を示します。
ギャップ統計量: クラスタ数推定の方法。観測データとランダムデータの距離差を利用します。
市場セグメンテーション: ビジネス用途でのクラスタリング。市場の顧客層を共通特性で分けます。
顧客セグメント: クラスタ分析で得られる顧客のグループ。ターゲティングや戦略の基盤です。
散布図: 2次元データを視覚化するグラフ。クラスタの分布を直感的に確認できます。
データセット: 分析対象となるデータの集合。データの性質に応じて手法を選択します。