こんにちは！今回は「クラスタリング（データのグループ分け）」でよく出てくる3つの代表的な手法、
K-means法 / ウォード法 / 群平均法について、なるべくやさしく、自然な言葉で解説してみます。
🌟 そもそもクラスタリングって何？
クラスタリングとは、一言で言えば：
「データを自動でグループ分けする」こと。
たとえば、顧客を趣味や年齢などのパターンで分けたいとき、
AIが「この人たちは似てるから同じグループにしよう」と分けてくれる技術です。
🔹 K-means法（ケイ・ミーンズ法）
📌 どんな手法？
- ざっくり言うと、「中心を決めて、その近くのデータを集める方法」
- グループ数（K）をあらかじめ決める必要があります
💡 イメージ：
- 草むらにデータがバラバラに落ちてると想像
- 適当に「K個」の中心点を置く（リーダー的存在）
- 各データが「一番近い中心点」に集まる
- 各グループの中心を再計算 → 2〜3を繰り返す
✅ 特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| グループ数 | あらかじめ指定が必要（K） |
| スピード | 速い（大規模データにも向いてる） |
| 向いてるデータ | 数値データ（連続値） |
| 注意点 | 初期値によって結果がブレやすい |
🔹 ウォード法（Ward法）
📌 どんな手法？
- 階層的クラスタリング（デンドログラム＝木構造で可視化できる）
- 「似てるグループを少しずつまとめていく」やり方
💡 イメージ：
- 最初は全データがバラバラ（1個ずつのグループ）
- 似てる2つをくっつける（差が小さいものを優先）
- また似てるグループ同士をくっつける
- どんどん合体 → 最後は1つの大きなグループに
✅ 特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| グループ数 | 後から好きなタイミングで切れる（柔軟） |
| スピード | 遅め（計算量が多い） |
| 見える化 | デンドログラム（木構造）で可視化できる |
| 向いてる場面 | グループ化のプロセスを分析したいとき |
🔹 群平均法（平均連結法）
📌 どんな手法？
- ウォード法と同じく「階層的クラスタリング」
- 違うのは「グループ間の距離の定義」
💡 ポイント：
「2つのグループ間の全てのペアの平均距離が一番小さいグループ同士をくっつける」
つまり、平均的に近いグループ同士を合体していきます。
✅ 特徴まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| グループ数 | 柔軟に調整可能（途中で分けることもできる） |
| スピード | やや遅い |
| 距離の定義 | グループ間の“平均距離”を使う |
| 向いてるデータ | 距離や類似度ベースのデータ（例：相関係数など） |
📊 3つの手法まとめ比較
| 手法 | 手法のタイプ | グループ数 | 特徴 | 向いている場面 |
|---|---|---|---|---|
| K-means法 | 分割型 | あらかじめ決める | シンプル・速い | 大量データの高速分け |
| ウォード法 | 階層型 | 後から決める | 差が最小になるよう合体 | 構造を知りたいとき |
| 群平均法 | 階層型 | 後から決める | 平均距離を使って合体 | 相関ベースの分析など |
✅ 実際の使い分けイメージ
| シーン | おすすめ手法 |
|---|---|
| 早くざっくり分けたい | K-means法 |
| グループ化の「過程」も見たい | ウォード法 |
| 相関や距離行列ベースのデータがある | 群平均法 |
📝 まとめ
クラスタリング手法はそれぞれに個性があります。
一言で言えば：
- 🔹 K-means → 手軽＆スピーディー
- 🔹 ウォード法 → 構造を可視化できて奥が深い
- 🔹 群平均法 → 平均的な距離に注目したいときに便利
🙋♀️ 最後に
もし「Pythonで試してみたい」「可視化してみたい」などあれば、別の記事でコード例も紹介していきます。
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この記事が誰かのクラスタリング理解の助けになればうれしいです！