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クラスター分析と共起ネットワークの違いをわかりやすく解説！

データを扱う時に、「クラスター分析」や「共起ネットワーク」という言葉をよく耳にしますが、これらは一体どのようなものなのでしょうか？中学生でもわかるように、それぞれの意味や違いを解説します。

クラスター分析とは？

クラスター分析は、データの中から似たような特性を持つグループを見つけ出す手法です。たとえば、顧客のデータをもとに購買パターンが似ている人たちをグループ分けすることで、マーケティング戦略を立てることができます。

クラスター分析の例

グループ	特性	人数
Aグループ	高齢者、低価格商品購入	50
Bグループ	若者、高価格商品購入	30

共起ネットワークとは？

共起ネットワークは、特定の要素が一緒に出現する傾向に基づいて、その関係性を視覚化する手法です。たとえば、ある言葉が他の言葉と一緒に使われる頻度を調べ、その関係をグラフやネットワークとして表現します。

共起ネットワークの例

例えば、「学校」と「友達」が同じ文に出てくる頻度が高い場合、これらの言葉はお互いに関係が強いと考えられます。このように、単語同士の関係性を視覚的に表すことで、言語や情報の流れを理解しやすくします。

クラスター分析と共起ネットワークの主な違い

• 目的: クラスター分析はデータの分類、共起ネットワークは関係性の可視化を目的とします。
• 出力: クラスター分析ではグループの形成、共起ネットワークではネットワーク図が出力されます。

まとめ

クラスター分析と共起ネットワークは、どちらもデータを扱うための重要な手法ですが、その目的や出力が異なります。データ分析を行う際には、どちらの手法を使うべきかを考えることが重要です。興味がある人は、ぜひ自分でも使ってみてください！

ピックアップ解説

クラスター分析を使うと、データをグループに分けることができます

たとえば、学校での友達の作り方も似ています

類似した趣味を持つグループは自然に集まりますよね

それがクラスター分析の基本的な考え方です

友達との関係を理解するためにも、意識してみると面白いですよ！

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