「階層クラスタリング」とはどういう意味ですか？

目次

• 仕組み
• 階層クラスター分析の種類
• 応用
• 利点と欠点
• まとめ

階層クラスター分析は、データをその類似性に基づいてクラスターにグループ化する方法だよ。木のような構造を作り出して、よくデンドログラムって呼ばれてる。各枝は似たアイテムのグループを表してるんだ。

#仕組み

まず、各データポイントはそれぞれ独自のクラスターとみなされる。次に、アルゴリズムは指定された類似性の尺度に基づいて最も近いクラスターを繰り返し統合していくんだ。これを、すべてのポイントが単一のクラスターにグループ化されるか、希望するクラスターの数に達するまで続けるよ。

#階層クラスター分析の種類

階層クラスター分析には2つの主要なアプローチがあるよ：

1. 凝集型：最も一般的な方法で、個々のクラスターから始めてそれを統合していくよ。
2. 分割型：このアプローチは一つのクラスターから始めて、それを小さなクラスターに分割していく。

#応用

階層クラスター分析は、いろんな分野で広く使われてるよ：

• マーケティング：購入行動に基づいて顧客をセグメント化するために。
• ヘルスケア：似た症状の患者をグループ化するために。
• ソーシャルメディア：ユーザーの行動や好みを分析するために。

#利点と欠点

#利点

• 直感的：木の構造は理解しやすくて視覚化もしやすいよ。
• 事前のクラスター数の指定が不要：ユーザーがあらかじめクラスターの数を指定する必要がない。

#欠点

• 計算量が多い：大きなデータセットには時間がかかることがある。
• ノイズに敏感：外れ値が結果に大きく影響することがある。

#まとめ

階層クラスター分析はデータ分析の強力なツールで、データポイント間の関係を簡単に見ることができ、複雑なデータセットの中でパターンを特定しやすくしてくれるよ。