【用語解説】クラスタリングとは？学べる大学の学部・学科も紹介

クラスタリングとは？

クラスタリングとは、特徴が似ているデータ同士を自動的にグループ分けする分析手法のこと。あらかじめ正解を与えなくても、データの特徴や共通点をもとに分類できるため、「教師なし学習」の代表的な手法として知られている。

例えば、購買履歴から似た行動をとる顧客を分類したり、SNSの投稿内容を話題ごとに整理したりすることができる。大量のデータの中から共通する特徴を見つけ出せるため、データ分析やAI開発では欠かせない技術となっている。

近年ではビッグデータの普及に伴い、人間では見つけにくいデータの特徴を発見するための重要な分析手法として利用されている。

顧客を興味や購買傾向ごとに分類したり、医療データから症状の似た患者をグループ分けしたりすることができる。また、画像認識や遺伝子解析、マーケティングなど、さまざまな分野でデータの特徴を把握するために利用されている。

AIによるデータ分析では、未知のパターンを発見するための重要な技術となっている。

クラスタリングを専門的に学ぶには、「データサイエンス」系や「情報」系の学部・学科がおすすめだ。機械学習や統計学、データ分析などを学ぶことで、データを分類・分析する技術を体系的に身につけられる。

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