クラスター分析

クラスター分析の基本概念

クラスタリング

• クラスタリング
  類似した特性を持つデータポイントをグループ化します。

類似性の測定

• 類似性の測定
  データポイント間の類似性は、距離や相関などの測定基準に基づいて評価されます。

クラスタリングの方法

• クラスタリングの方法
  階層的クラスタリング、非階層的クラスタリング（k-meansクラスタリングなど）。

クラスター分析の応用

市場セグメンテーション

• 市場セグメンテーション
  顧客の行動や特性に基づいて市場を異なるグループに分けます。

生物学的データの分析

• 生物学的データの分析
  遺伝子発現データなどの複雑な生物学的情報を解析します。

画像処理

• 画像処理
  画像データのパターンを認識し、分類します。

クラスター分析の利点

• データの理解

  データセット内の構造やパターンを発見し、より深い理解を可能にします。

• 意思決定の支援

  クラスター分析による洞察は、戦略的な意思決定に役立ちます。

• 新しい発見

  予期しないグループ化や関連性を発見することができます。

クラスター分析は、データセット内の隠れた構造を明らかにする強力なツールです。この分析によって、データドリブンのアプローチで効果的な戦略を立て、新しいビジネス機会を発見することができます。