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
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。
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。
対応試験
DS検定G検定
関連する表記: クラスタリング / Clustering / クラスター分析
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
データサイエンス領域で扱う「クラスタリング」の説明として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「クラスタリング」を実務で使う場面の対応として最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
「クラスタリング」に関する判断として最も避けるべきものはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
教師なし学習の代表的な用途として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
埋め込みベクトルの用途として最も適切なものはどれか。
G検定機械学習の概要・具体的手法
「教師なし学習」の代表的なタスクとして、最も適切なものはどれか。
G検定機械学習の概要・具体的手法
「k-means法」の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定人工知能をめぐる動向
「シンボルグラウンディング問題」の説明として、最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。