エルボー法は、機械学習のk-means法などのクラスタリングにおいて、最適なクラスタ数を決定するための代表的な視覚的アプローチです。評価指標の変化をグラフ化し、肘（エルボー）のように曲がる変曲点を最適なクラスタ数として選びます。
エルボー法とは
一言でいうと、エルボー法とは、データ分析でデータの最適なグループ分けの数を視覚的に見つけ出すための手法です。
詳しく解説
エルボー法は、主に教師なし学習のk-means法で使われます。クラスタ数を変えながらクラスタ内誤差平方和を計算し、その結果をグラフにプロットします。クラスタ数を増やすと誤差は必ず減少しますが、ある点を超えると減少幅が緩やかになります。このグラフ上の曲がり角が肘の形に似ていることからエルボー法と呼ばれ、この変曲点こそが過剰適合を防ぎつつデータを適切に分割できる最適なクラスタ数と判断されます。
具体例・使われ方
顧客セグメンテーションにおいて、顧客の購買履歴や属性データをk-means法でグループ化する際、事前に最適なグループ数を決めるためにエルボー法が用いられます。
似た用語との違い
シルエット分析などの他のクラスタリング評価手法と比較して、エルボー法はグラフを目視で確認するだけで直感的に判断できるという特徴があります。
注意点
変曲点が明確に現れないデータセットも存在するため、エルボー法だけで最適なクラスタ数を決定することが難しい場合があり、他の評価指標と併用することが推奨されます。
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更新日時: 2026年9月2日 03:11