分類とクラスタリングの違いとは？データマイニングにおける2大手法を徹底解説

分類（Classification）とは

分類とは、データセットに対してラベルを割り当てることで、より効率的な予測や分析を支援するデータマイニング手法の一つです。大量のデータを効率よく分析するために用意された複数の手法の中でも、分類は特に重要な位置を占めています。

「分類」という用語は、一般的にターゲットとなるクラスが正確に2つである場合に使われ、これは「二値分類（バイナリ分類）」と呼ばれます。一方、3つ以上のクラスを予測する場合、特にパターン認識の問題では「多クラス分類（マルチクラス分類）」と定義されます。多クラス分類は、複数のカテゴリの中からどのカテゴリに属する確率が最も高いかを予測する必要がある、決定的な応答データにも使用されます。

分類はデータマイニングにおいて最も重要な要素です。各インスタンス（事例）の属性に基づいて、あらかじめ定義されたクラスラベルを割り当てるプロセスを指します。分類とクラスタリングには似ている部分があり、一見すると同じように見えますが、実際には異なるものです。両者の最大の違いは、分類が「あらかじめ定義されたグループへの所属関係」に基づいてアイテムを振り分けるという点にあります。

クラスタリング（Clustering）とは

物理的または抽象的なオブジェクトの集合を、同種のオブジェクトからなるクラスへとまとめるプロセスをクラスタリングと呼びます。クラスターとは、同じクラスター内では互いに類似しており、他のクラスターに属するオブジェクトとは性質が異なる、データオブジェクトの集合のことです。多くのアプリケーションでは、データオブジェクトのクラスターを1つのグループとしてまとめて扱うことができます。クラスタリング分析は、人間にとって本質的な知的活動の一つでもあります。

クラスタリング分析は、レコードに対して行われたさまざまな測定値に基づいて、類似したレコードのグループ（クラスター）を作成するために使用されます。重要な設計ポイントは、分析の目的に役立つ形でクラスターを定義することです。この手法は、天文学、考古学、医学、化学、教育学、心理学、言語学、社会学など、実に幅広い分野で活用されています。

マーケティングでの活用例：市場セグメンテーション

クラスタリング分析の有名な応用例の一つが、マーケティングにおける市場セグメンテーションです。顧客を人口統計データや取引履歴データに基づいてセグメントに分割し、それぞれのセグメントに合わせたマーケティング施策を展開します。これにより、より精度の高いターゲティングが可能になります。

また、クラスタリング分析は大量のデータにも対応できる点が強みです。例えば、インターネット検索エンジンでは、ユーザーが入力した検索クエリをクラスタリングによってグループ化し、その結果を検索アルゴリズムの開発に活用しています。

クラスタリングに使われる基本データの構造

一般的に、クラスタリングに使用される基本的なデータは、さまざまな変数に関する測定値をまとめた表形式のものです。各列が変数を、各行がレコードを表します。目的は、類似したレコードが同じグループに含まれるようにデータをグループ化することです。クラスターの数は事前に指定することもできますし、データ自体から決定することも可能です。

まとめ：分類とクラスタリングの違い

分類は「教師あり学習」に相当し、あらかじめ定義されたクラスラベルに基づいてデータを振り分ける手法です。一方、クラスタリングは「教師なし学習」に相当し、事前のラベル情報を持たずに、データ間の類似性だけを頼りに自然なグループを見つけ出します。分析の目的やデータの性質に応じて両者を適切に使い分けることが、効果的なデータ分析への鍵となります。