DS検定トップ ＞ クラスタ分析とは？似たデータをグループ分けする分析手法【DS検定】

まず結論

クラスタ分析（Cluster Analysis）とは、似た特徴を持つデータを自動的にグループ分けする教師なし学習の手法です。

DS検定では、「正解ラベルなしで似たものをまとめる」という点を押さえることが重要です。

直感的な説明

例えばECサイトの顧客には、

• 高頻度で購入する人
• 高額商品をよく買う人
• セール時だけ買う人

などさまざまなタイプがあります。

クラスタ分析は、こうした特徴の似ている顧客を自動的にまとめます。

定義・仕組み

クラスタ分析では、正解ラベルを与えず、データ同士の類似度からグループを作ります。

代表的な手法は次の通りです。

手法	特徴
k-means	あらかじめクラスタ数を決め、重心に近いデータをまとめる
階層クラスタリング	近いデータから段階的にまとめ、階層構造を作る

判断ポイント：正解ラベルがない → 教師なし学習。

どんな場面で使う？

顧客セグメンテーション

顧客の属性や行動から、似たグループを作ります。

マーケティング分析

クラスタごとに広告・商品・キャンペーンを変える判断に使えます。

データ探索

データの中にどのような自然なまとまりがあるかを調べます。

よくある誤解・混同

❌ クラスタ分析とアソシエーション分析は同じ

分析	何を見る？
クラスタ分析	似たデータをグループ化
アソシエーション分析	事象や商品の関連関係を発見

❌ クラスタ分析とRFM分析は同じ

分析	役割
クラスタ分析	データから自動的にグループを作る
RFM分析	R・F・Mの3指標で顧客を評価する

❌ クラスタ分析は分類問題

分類は正解ラベルあり、クラスタリングは正解ラベルなしです。

まとめ（試験直前用）

• クラスタ分析 = 似たデータをグループ化
• 教師なし学習
• 顧客セグメンテーションでよく使う
• アソシエーション分析は関連関係を見る
• RFM分析は3指標で顧客価値を評価

DS検定では、「似た特徴を持つデータを自動的にグループ化」ならクラスタ分析と判断しましょう。

対応スキル項目（ver.6 データサイエンス）

• 位置づけ：クラスタ分析全体像の補助学習
• ★1直接対応：なし
• ver.6の★1一覧にはこのテーマと同一の直接項目がないため、試験理解を補う関連テーマとして整理します。
• ver.6 ★1スキルチェックで確認する

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