【AI No.259】今更聞けない！階層型クラスタリングをサクッと解説

この記事では、階層型クラスタリングについて初心者にもわかりやすい形で解説します。データのグループ化や構造を視覚的に捉える方法を学び、応用の幅広さを知ることができます。

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階層型クラスタリングとは？

階層型クラスタリングとは、データを階層的にグループ化していく手法のことです。データ同士の類似性に基づき、クラスターを徐々に形成または分割していきます。この手法は、データの構造をツリー形式で視覚化できる点が特徴です。

わかりやすい具体的な例1

たとえば、動物を分類する際に階層型クラスタリングを使うとします。初めに全ての動物を一つのグループとして扱い、次に哺乳類、鳥類、魚類などに分けます。その後、哺乳類を犬、猫、牛に分類する、といった具合に階層的に細分化されます。

graph TD A[全ての動物] --> B[哺乳類] A --> C[鳥類] A --> D[魚類] B --> E[犬] B --> F[猫] B --> G[牛]

わかりやすい具体的な例1補足

上記の図は、動物を大きなグループから小さなグループに分けるプロセスを示しています。このように、階層型クラスタリングは分類を視覚的に理解するのに役立ちます。

わかりやすい具体的な例2

次に、書籍を分類する場合を考えます。最初にすべての書籍を「フィクション」と「ノンフィクション」に分け、次に「フィクション」を「ファンタジー」と「ミステリー」に分類します。「ファンタジー」をさらに「ハイファンタジー」と「アーバンファンタジー」に細分化することも可能です。

graph TD A[全ての書籍] --> B[フィクション] A --> C[ノンフィクション] B --> D[ファンタジー] B --> E[ミステリー] D --> F[ハイファンタジー] D --> G[アーバンファンタジー]

わかりやすい具体的な例2補足

この図では、書籍のジャンル分けを階層型クラスタリングで表現しています。分岐が増えることで細かな分類が可能になります。

階層型クラスタリングは、1960年代にデータ解析手法として考案されました。当時、膨大なデータを効率よく分類し、構造を可視化する方法が求められていました。特に、統計学と計算機科学の分野での需要が高まり、この手法が発展しました。

graph LR Start[データ解析の必要性] --> A[階層型クラスタリングの発案] A --> B[統計学の応用] A --> C[計算機科学の進歩] B --> D[クラスタリングアルゴリズムの開発] C --> E[データ可視化技術の進展]

階層型クラスタリングの基礎を築いたのは、統計学者のランス・ウィリアムス博士です。彼はデータ解析の自動化に情熱を注ぎ、特にクラスタリングアルゴリズムの研究に取り組みました。その成果として、凝集型と分割型クラスタリングの基本手法が確立されました。

1960年代は、大量のデータを効率的に分析する方法が求められた時代でした。コンピュータ技術が進化し、データを視覚的に捉える技術の必要性が高まりました。その中で階層型クラスタリングは、データの構造を理解するための有効な手法として注目を集めました。