データ・DX
クラスタリングとは？
読み: くらすたりんぐ英語: Clustering更新日: 2026-06-26
クラスタリングとは、似ているデータ同士をグループに分け、データの構造を見つける手法です。
DS検定G検定
関連表記: クラスタリング / Clustering / クラスター分析
試験で問われるポイント
- 教師なし学習の代表例です。
- 顧客セグメント、文書分類、異常検知の前処理などに使われます。
- 正解ラベルがないため結果の解釈が重要です。
具体例
購買傾向が近い顧客をグループに分け、施策を検討します。
混同しやすい点
- 分類とクラスタリングを同じものとして扱う。
- クラスタ数を決めれば必ず意味のある分類になると考える。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
クラスタリングと次元削減の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。
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生成AIパスポートAI（人工知能）
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G検定機械学習の概要・具体的手法
階層的クラスタリングとk-means法の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。
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