分類とクラスタリングの違いを徹底解説！教師あり・教師なし学習の基礎知識
本記事では、機械学習における「分類」と「クラスタリング」の違いについて、初心者の方にもわかりやすく解説します。どちらもデータをグループに分けるための手法ですが、その目的や仕組みには大きな違いがあります。
分類とは？
- 教師あり学習で用いられる手法です。
- 入力されたデータ（インスタンス）を、あらかじめ定義されたクラスラベルに基づいて振り分けます。
- 正解となるラベルが存在するため、モデルの精度を検証する際には、データセットを訓練用とテスト用に分割して評価する必要があります。
- クラスタリングと比較すると、処理はより複雑になります。
- 代表的なアルゴリズム：ロジスティック回帰、ナイーブベイズ分類器、サポートベクターマシン（SVM）など。
クラスタリングとは？
- 教師なし学習で用いられる手法です。
- クラスラベルを使用せず、データ同士の類似度に基づいて自動的にグループ化します。
- 訓練データとテストデータへの分割や検証を行う必要がありません。
- 分類と比較すると、処理はよりシンプルです。
- 代表的なアルゴリズム：k-means法（k平均法）、ガウス混合モデル（EMアルゴリズム）など。
両者の主な違いまとめ
最大の違いは「ラベルの有無」です。分類は事前に定義された正解ラベルをもとにデータを判別するのに対し、クラスタリングはラベルのないデータから隠れた構造やパターンを発見します。
例えば、迷惑メールの判定のような明確な答えがあるタスクには分類が適しており、顧客を購買傾向ごとにグループ分けするような探索的な分析にはクラスタリングが有効です。データの性質と目的に応じて適切な手法を選択することが、精度の高い分析結果につながります。
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