クラスタリング

2025.05.11

「クラスタリング（Clustering）」は、人工知能（AI）や機械学習の分野で用いられる教師なし学習（Unsupervised Learning）の代表的な手法のひとつです。以下に、クラスタリングの概要、代表的なアルゴリズム、活用例、利点・注意点などを詳しく説明します。

クラスタリングとは？

クラスタリングとは、データの構造や特徴に基づいて、似たもの同士を自動的にグループ分けする手法です。事前にラベル（正解）を与えられず、アルゴリズムが自律的にパターンや類似性を見つけ出すことが目的です。

たとえば、買い物の傾向が似ている顧客をグループ分けしたり、画像内の色を分類したりするのに使われます。

1. K-means（K平均法）
あらかじめ「K個」のクラスタ数を指定

中心点（セントロイド）を基準に、近いデータを同じクラスタに分類

シンプルで高速だが、Kの値を決める必要がある

2. 階層的クラスタリング（Hierarchical Clustering）
データを一つ一つのクラスターとして始め、類似性に基づいて階層的に結合

樹形図（デンドログラム）で可視化可能

クラスタ数を事前に決めなくても良いが、計算コストが高め

3. DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）
密度の高い領域をクラスタとみなし、孤立したデータはノイズと判断

ノイズの扱いに強く、不規則な形のクラスタにも対応

クラスタ数の指定不要だが、パラメータ調整がやや難しい

4. Gaussian Mixture Model（GMM）
各クラスタを確率分布（正規分布）でモデル化

ソフトクラスタリング：データが複数のクラスタに属する可能性を持つ

分野活用内容
マーケティング顧客の購買パターンを分析し、セグメント化する
医療病状が似ている患者のグループを分類し、治療法を最適化
自然言語処理単語や文書の意味的な類似性に基づく分類
コンピュータビジョン画像内の物体や色の領域を分離
天文・気象星の分布、気象データのパターン検出

教師なし学習なので、ラベル付きデータが不要

データのパターンや構造を可視化しやすい

異常検知（ノイズ検出）にも応用可能

適切なクラスタ数（K）を決定するのが難しい（K-meansなど）

次元数が多いと計算量が増大（次元の呪い）

結果の解釈が主観的になりやすい

アルゴリズムごとに得意・不得意がある

クラスタリングの結果を評価するための指標として、以下のような方法があります：

シルエット係数：クラスタ内と他クラスタとの距離を比較

Davies–Bouldin Index：クラスタの分離度と密集度のバランス

Calinski-Harabasz Index：クラスタ間の分散とクラスタ内の分散の比率

クラスタリングは、AIや機械学習の分野で非常に重要な分析手法であり、データの背後に潜むパターンやグループを発見するのに適しています。特に、ラベルなしデータが多い現実世界において、その柔軟性と応用範囲の広さが魅力です。