１２１　クラスタリング

教師なし学習のタスクの一つ。データ群をいくつかのクラスタ(集団)に分けることでデータの本質的な構造を浮かび上がらせる。

クラスタリングとは、データ間の類似度にもとづいて、データをグループ分けする手法。クラスタリングによってできた、似たもの同士が集まったグループのことをクラスタと呼ぶ。活用例として、顧客情報をクラスタリングして顧客をグループ分け（セグメンテーション）し、同じグループ内で同じ商品が複数回購入された場合、その顧客と同じグループに属している他の人たちにも同じ商品をレコメンドする、といったものがある。

クラスタリングと分類の違い
「データをグループ分けする」という言葉を聞くと、分類が思い浮かぶかもしれません。しかしクラスタリングと分類の意味合いは異なります。分類は教師あり学習で、どのグループに所属するかの答えをもとに学習したモデルを用いて、答えが未知のデータがどのグループに所属するかを予測します。一方クラスタリングは教師なし学習で、どのグループに所属するなどの答えはなく、データをもとに特徴を学習しグループ分けします。