クラスタ分析とは？
クラスタ分析とは、データ間の距離（類似度）を計算して、似たもの同士を自動的にグループへまとめる手法。正解のグループが与えられていない教師なし学習にあたり、顧客セグメントの発見や店舗の類型化に使う。階層型と非階層型（k-means）がある。
くらすたぶんせき
クラスタ分析の意味
データ間の距離（類似度）を計算して、似たもの同士を自動的にグループへまとめる手法。正解のグループが与えられていない教師なし学習にあたり、顧客セグメントの発見や店舗の類型化に使う。階層型と非階層型（k-means）がある。
クラスタ分析の具体例
購買金額・頻度・カテゴリ構成でクラスタリングした結果、「高頻度・低単価の日用品層」「低頻度・高単価のギフト層」など5群に分かれたら、それぞれに別の品揃えとクーポン設計を当てる、という施策に落とす。
クラスタ分析は試験でどう引っ掛けられる？
k-meansではクラスタ数を人が与える必要があり、その指定次第で結果が変わる。分類先が既知のデータから規則を学ぶ判別分析や決定木は教師あり学習で、あらかじめ決めた区分へ割り当てるのに対しクラスタ分析は区分そのものを作る点で目的が逆。分割数に統計的な唯一の正解はなく、業務上の解釈可能性で選ぶ。
クラスタ分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。