クラスタリング（Clustering）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

クラスタリング（Clustering）

クラスタリング（Clustering）とは、データを似た特徴を持つグループに分ける方法です。これにより、大量のデータを整理し、理解しやすくすることができます。クラスタリング（Clustering）は、特にデータの探索やパターンの発見に役立ちます。

クラスタリング（Clustering）の代表的なアルゴリズムには、以下のようなものがあります。

K-means法：データをあらかじめ決めた数のクラスターに分けます。各データポイントは、最も近いクラスターの中心（セントロイド）に割り当てられます。セントロイドの位置は、データポイントの平均をとって更新され、これを繰り返すことで最適なクラスターを見つけます。
階層的クラスタリング：データポイントを段階的にグループ化していく方法です。最初は各データポイントが独立したクラスターとなり、それを少しずつ統合していきます。逆に、全データを一つのクラスターにしてから少しずつ分割していく方法もあります。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）：データポイントの密度を基にクラスターを見つけます。密度が高い領域をクラスターとし、ノイズや異常値は無視します。これにより、不規則な形のクラスターも見つけることができます。クラスタリングの応用例には、以下のようなものがあります。

クラスタリング（Clustering）は、データの構造を理解し、新たな知見を得るための強力なツールです。

クラスタリング（Clustering）に関連する単語は以下の通りです。

クラスタリング（Clustering）とは、たくさんのデータを似た特徴を持つグループに分ける方法です。例えば、お菓子の袋の中にあるいろんな種類のキャンディを色や形で分けるようなイメージです。

クラスタリング（Clustering）には、いくつかの方法があります。

K-means法：データをあらかじめ決めた数のグループに分ける方法です。例えば、100個のキャンディを3つのグループに分けたいときに使います。まず、グループの中心を決めて、その中心に近いキャンディを集めます。そして、グループの中心を更新しながら、何度も繰り返して最適なグループを見つけます。
階層的クラスタリング：データを少しずつグループにまとめていく方法です。最初は、各キャンディがバラバラですが、似ているもの同士をペアにしていきます。逆に、最初に全部を一つのグループにしてから、少しずつ分けていく方法もあります。
DBSCAN：データの密度を基にグループを見つける方法です。例えば、キャンディがたくさん集まっている場所をグループにし、あまり集まっていないものは無視します。この方法は、形がバラバラなグループを見つけるのに向いています。

クラスタリング（Clustering）を使うと、たくさんのデータを整理して、何が似ているのかを見つけやすくなります。これにより、データのパターンを見つけたり、新しい発見をしたりすることができます。