非階層的クラスタリングとは、データを階層構造を作らずに指定した数のグループへ直接分類する教師なし学習の手法です。代表的なアルゴリズムであるK-means法などがよく用いられ、大規模なデータセットでも高速に処理できる特徴があります。顧客セグメンテーションや画像圧縮など、データ分析の現場で広く活用されています。
非階層的クラスタリングとは
非階層的クラスタリングとは、事前に設定したグループ数に従い、データを重なりのない独立したグループへ高速に分割する教師なし学習の手法です。
詳しく解説
データマイニングや機械学習において、正解ラベルのないデータを類似度に基づいてまとめる手法をクラスタリングと呼びます。その中で非階層的クラスタリングは、樹形図のような階層構造を作らず、データを一度に指定した数のグループへ振り分けるアルゴリズムです。代表的な手法であるK-means法では、各グループの中心点を繰り返し計算・更新することで、類似したデータ同士を近くに集めます。計算量が比較的少なく動作が高速なため、大規模データに対するデータ分析で非常に重要な役割を果たします。
具体例・使われ方
マーケティングにおける顧客セグメンテーションでの利用が代表的です。購買履歴や年齢などのデータをもとに、顧客を似た傾向を持ついくつかのグループに自動分類し、最適な施策を検討できます。また、画像処理での減色処理や画像圧縮、ニュース記事の自動カテゴリ分類など、広範囲な実務データで活用されています。
似た用語との違い
階層的クラスタリングとの主な違いは、データの結合や分割のプロセスと計算コストです。階層的クラスタリングはデータを1つずつ段階的にまとめて樹形図を作成するため小規模データに適していますが、データ量が増えると計算時間が急増します。一方、非階層的クラスタリングはあらかじめグループ数を決めて一度に分類するため、大規模データを効率的に処理できます。
注意点
分類するグループ数を分析者があらかじめ指定する必要があり、適切な数を判断するためにエルボー法などの補助的な確認手法が求められます。また、K-means法などでは最初の中心点の位置によって結果が変わる初期値依存性が存在するため、初期値を工夫するアルゴリズムの適用や複数回の試行が必要です。さらに、球状ではない複雑な形状のクラスタ構造には対応しにくいという限界もあります。