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クラスター分析と主成分分析の違いをわかりやすく解説！

データ分析を行うとき、さまざまな手法があります。その中でも特に重要なのが「クラスター分析」と「主成分分析」です。しかし、この二つは似ているようで、実は異なる目的を持っています。ここではその違いについて解説していきます。

クラスター分析とは？

クラスター分析は、データをいくつかのグループ（クラスター）に分ける手法です。それぞれのグループは、データ同士が似ている特徴を持っています。例えば、商品の購買データを使って、似たような好みを持つ顧客をグループ化することができるんです。

主成分分析とは？

主成分分析は、データの次元を縮小する手法です。多くの変数を持つデータを、重要な情報を保ちながら少ない変数にまとめることが目的です。これにより、データの視覚化や解釈がしやすくなります。たとえば、顔写真の特徴を簡略化して、数値で表すことができます。

二つの違い

特徴	クラスター分析	主成分分析
目的	データをグループ化する	次元を縮小する
データの扱い	同じ特徴を持つデータをまとめる	情報の本質を保つようにデータを圧縮する
利用例	顧客セグメンテーション	画像処理や特徴抽出

まとめ

クラスター分析と主成分分析は、データ分析の手法として非常に役立ちますが、その目的や使い方は全く異なります。クラスター分析はグループを作るため、主成分分析はデータを簡略化するために使われます。この違いを理解することで、適切な分析手法を選ぶことができるでしょう。

ピックアップ解説

クラスター分析がどのように役立つか考えたことはありますか？例えば、友達の趣味を知るために、どの友達が同じような趣味を持っているかを探りたい

でも、全ての趣味をいちいち聞くのは大変ですよね

そんな時にクラスター分析を使えば、似た趣味の人を自動的にグループに分けてくれるから、とても便利です

仲間を見つけやすくなるわけですね！

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