1-1.クラスター分析のメリット

クラスター分析には、他の手法では得られない多くの利点があります。代表的なメリットを以下に紹介します。

2-1.階層的クラスター分析

階層的クラスター分析は、データ同士の距離（類似度）を基に、最も近いデータから順にグループ化していく手法です。あらかじめクラスターの数を決める必要がなく、自然な分類の流れを可視化できるのが大きな特徴です。

階層的クラスター分析では、分類の経緯を「樹形図（デンドログラム）」として出力でき、どのデータ同士がどのような順番で結びついたかを直感的に理解することが可能です。主にウォード法や単連結法、群平均法といった結合法が使われ、分析目的やデータの構造に応じて適切な方法を選択できます。

手軽に始められる一方で、データ量が多いと計算コストが大きくなる点はデメリットと言えるでしょう。大規模データには不向きな場合もあるため、非階層的手法との使い分けが重要です。クラスター数が未定で、構造の可視化を重視したいときに有効な分析方法です。

2-2.非階層的クラスター分析

非階層的クラスター分析は、あらかじめ設定したクラスター数に基づいてデータを分類する手法です。大量のデータを効率的にグルーピングできるため、ビッグデータ解析やマーケティング分野などで幅広く利用されています。階層的クラスター分析と異なり、あらかじめ分類数を決定することで計算処理が比較的軽く、スピーディーに分析結果を得られるのが特徴です。

非階層的クラスター分析は、クラスター数が明確な場合や、サンプル数が多いデータを高速かつ安定的に分類したい場面に適しています。

3-1.分析の種類を選ぶ

クラスター分析を進めるにあたっては、階層的クラスター分析か非階層的クラスター分析か、最初に適切な分析の種類を選ぶことが必要です。どの特徴を基に分類したいのか、分析結果をどう活用したいのかによって、選ぶべき手法も変わってきます。

データ量や構造の複雑さ、分類数の有無、分析の柔軟性や処理速度などを判断材料として、最終的な目的や分析環境に合った方法を選定すれば、実用的な分析結果を得られます。

3-2.類似度の定義を決める

分析の種類が決まったら、「どのデータ同士が似ているか」を判断するための指標である類似度を定義しましょう。類似度の定義はデータ間の距離を数値で測定することによって行われるため、対象の特徴や目的に応じて適切な手法を選ぶことが大切です。

主な距離の測定方法は以下の通りです。

ユークリッド距離

平面上の2点間の直線距離です。クラスター分析の中でも最も一般的に使われる距離です。身長・体重など、連続量のデータが多いときには特に使われます。

マンハッタン距離

市街地のような碁盤の目状の移動を想定した距離で、縦横方向の合計距離で算出します。各座標の差の絶対値を合計するため、外れ値にやや強く、売上・アクセス数など変動が大きいデータ分析に向きます。

チェビシェフ距離

各次元の差のうち最大値を距離とする方法で、最大の変化に着目する場面に向いています。

ミンコフスキー距離

マンハッタン距離とユークリッド距離を組み合わせた距離です。1つのパラメータ（p）を変えるだけで、双方の距離をまとめて表現できるため、目的に合わせて柔軟に調整が効く点がメリットです。

上記のような類似度指標を適切に選ぶことで、分析結果の精度と有用性が大きく変わるため、慎重な判断が求められます。

3-3.分析手法を選ぶ

続いて、類似度の計算方法を踏まえて、どのようにクラスターを形成するかを決めます。使用するクラスター分析の種類によって、選択できる手法も異なります。

分析の目的や扱うデータの特性に応じて、適切なものを選択しましょう。

3-4.クラスターの形成方法を決める

分析手法が決まったら、実際にクラスターを形成します。あらかじめグループ数を決めている場合は、それに沿ってデータを分けます。階層的分析の場合は、デンドログラムを見ながら最適なクラスター数を判断しましょう。

形成されたクラスターごとに共通点や傾向を読み取り、必要に応じて名称付けやラベリングを行うことで、実務で活用できるセグメント情報として整理します。