読み方：クラスタリング

English：clustering

学会ポスター使用頻度：C

クラスタリング（Clustering）は、データ分析や機械学習の分野で使用される統計的な手法の一つで、似た性質や特徴を持つデータポイントをグループにまとめるプロセスです。
クラスタリングは、データのパターンや構造を理解し、データを意味のあるサブグループに分割するのに役立ちます。
以下に、クラスタリングの基本的な概念と主なアプローチについて解説します。

**クラスタリングの基本的な概念**:

1.**クラスタ**:
クラスタリングの目的は、データを似た特性を持つグループ（クラスタ）に分割することです。
各クラスタ内のデータポイントは互いに類似しており、異なるクラスタ間のデータポイントは異なる特性を持つことがあります。

2.**距離または類似度**:
クラスタリングアルゴリズムは、データポイント間の距離または類似度を評価する方法を使用して、クラスタを形成します。
一般的な距離メトリクスにはユークリッド距離、マンハッタン距離、コサイン類似度などがあります。

3.**クラスタリングアルゴリズム**:
クラスタリングは、さまざまなアルゴリズムを使用して実行できます。
代表的なクラスタリングアルゴリズムにはK-means、階層的クラスタリング、DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）などがあります。

4.**クラスタ数**:
クラスタリングを実行する際には、クラスタの数を事前に指定する必要がある場合があります。
これはK-meansなどのアルゴリズムに適用されます。
一方、階層的クラスタリングはクラスタの数を事前に指定する必要はありません。

**主要なクラスタリングアプローチ**:

1.**K-meansクラスタリング**:
K-meansは、データを指定されたクラスタ数（K）に分割するための最も一般的なアルゴリズムの一つです。
各クラスタは中心点（セントロイド）を持ち、各データポイントは最も近いセントロイドに割り当てられます。

2.**階層的クラスタリング**:
階層的クラスタリングは、データポイントをツリー状の階層構造に分割します。
このアプローチでは、データが最初に1つのクラスタにまとめられ、次に分割が行われます。

3.**DBSCAN**:
DBSCANは、密度に基づくクラスタリングアルゴリズムであり、高密度領域をクラスタとして抽出します。
DBSCANはクラスタの数を事前に指定する必要がありません。

4.**ガウシアン混合モデル（GMM）**:
GMMは、確率分布を用いてクラスタリングを行う方法であり、各クラスタはガウシアン分布で表現されます。
GMMはデータが異なるクラスタに所属する確率を提供することができます。

クラスタリングは、データの探索的データ分析、パターン認識、カスタマーセグメンテーション、異常検出、画像処理、自然言語処理など、さまざまな分野で広く使用されています。
データセットや問題に応じて、最適なクラスタリングアルゴリズムを選択することが重要です。