クラスタリング

「クラスタリング」とは？意味を解説

クラスタリングは、大量のデータを内部的な類似性に基づいて自動的に複数のグループ（クラスタ）に分ける手法です。機械学習の教師なし学習に分類され、データの隠れたパターンや構造を発見するために使われます。顧客セグメンテーション、画像認識、遺伝子分析など様々な分野で活用されており、事前にグループ分けの基準を指定せず、データ自体から最適な分類を導き出すのが特徴です。

例文

• マーケティング部門は顧客データをクラスタリングして購買パターンを分析した。
• 大規模テキストデータをクラスタリングすることで主なトピックを自動抽出できる。
• 遺伝子解析ではクラスタリングにより似た特性を持つ遺伝子グループが特定される。

「クラスタリング」の言い換え・類語

「クラスタリング」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

英語の「cluster（房、群れ、集団）」と接尾辞「-ing」の組み合わせ。1960年代の統計学における多変量解析技法から、1980年代以降の機械学習分野で広く用いられるようになった学術用語。

英語で言うと

「クラスタリング」との違いを比較する

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