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クラスター分析と決定木の違いをわかりやすく解説！

統計学や機械学習の分野では、データを分析するためのさまざまな手法が存在します。その中でも「クラスター分析」と「決定木」はよく使われる手法ですが、どちらも異なる目的や特徴があります。

クラスター分析とは？

クラスター分析は、データを似たもの同士のグループ（クラスター）に分けるための手法です。例えば、たくさんの人に対して好きな食べ物を尋ねたとしましょう。その結果をもとに、似たような食の好みを持つ人たちをグループ化するのがクラスター分析です。

決定木とは？

一方で、決定木はデータを用いて予測や分類を行うための手法です。この手法では、データの特徴をもとに決定を繰り返しながら、最終的に「はい」か「いいえ」の質問を通じて分類していきます。たとえば、ある果物がリンゴかバナナかを決定する際に、「色は赤ですか？」といった質問を使います。

クラスター分析と決定木の違い

項目	クラスター分析	決定木
目的	似たもの同士をグループ化	データを分類・予測
データタイプ	未ラベルデータ	ラベル付きデータ
出力形式	グループ（クラスター）	決定結果（クラス）

まとめ

このように、クラスター分析と決定木はそれぞれ異なる目的や方法を持つ手法です。クラスター分析はグループ分け、決定木は分類や予測に特化しています。どちらを使うかは分析したいデータの特性や目的によって異なりますので、しっかり理解して適切な手法を選びましょう。

ピックアップ解説

クラスター分析や決定木は、データ分析の方法として非常に人気ですが、これらの手法が進化した背景には、私たちの日常生活の中に溢れているデータがあります

たとえば、SNSの投稿やオンラインショッピングの履歴など、様々な場面で作られるデータを効率的に分析することで、企業は顧客のニーズを理解し、より良いサービスを提供することが可能になります

特にクラスター分析は、顧客の好みや行動パターンを把握するための強力なツールです

学生の皆さんも、将来データサイエンスの世界で活躍するかもしれません

データを扱う技術を身につけておくと、きっと仕事の幅が広がるでしょう！

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