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クラスタリングと分類の違いを簡単に解説！どちらを使うべき？

データ分析や機械学習の分野では、クラスタリングと分類という言葉をよく耳にしますが、この二つの用語の違いを理解していますか？今回は、中学生でもわかるように、両者の特徴と使い方について解説していきます。

クラスタリングとは？

クラスタリングは、データセットを「似ているもの同士」でグループに分ける手法です。例えば、動物の種類ごとに特徴を持つデータを集めて、見た目や性質が似ている動物をまとめます。これにより、動物のグループができるわけです。クラスタリングはあくまでグループ分けであり、事前に「これは犬」「これは猫」といったラベルは必要ありません。

分類とは？

一方、分類は既に決まっているカテゴリ（グループ分け）に基づいてデータを分類する手法です。例えば、メールのデータを使って「スパム」か「通常のメール」かに分けることが分類です。ここでは、事前に「スパム」と「通常」というラベルが存在しますよね。分類はこのラベルを用いてデータを振り分けるため、監視つきの機械学習の一部と位置づけられます。

クラスタリングと分類の違いまとめ

特徴	クラスタリング	分類
ラベルの有無	ラベルは不要	事前にラベルが必要
目的	データのグループ化	特定のカテゴリへの割り当て
使用方法	未知のデータ分析	既知のデータ分析

実際の使用例

クラスタリングは顧客の購買パターンを分析するのに役立ち、マーケティング戦略を立てる際に利用されます。一方、分類は病気の診断や手紙の仕分けなど、身近な場面でもよく使われています。

まとめ

クラスタリングと分類は、どちらもデータ分析の手法として重要ですが、それぞれの目的や使う場面が異なります。どちらを使うかは、分析したいデータの特徴や目的に応じて選択しましょう。

ピックアップ解説

クラスタリングって、実は私たちの生活の中でもよく使われているんだよ

例えば、Instagramの投稿がどこに分類されるか知ってるかな？画像を見て、どんなテーマやスタイルの写真かを分析して、類似の投稿をグループ化してるのがクラスタリング

だから、面白い投稿を見つけやすくなってるんだ

この技術は、必ずしも自分でラベルを付ける必要がないから、自動化がしやすいんだよね

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