この記事では、データ分析の基本手法であるK平均法について、初心者の方でも理解できるように解説します。
Table of Contents
K平均法とは？
K平均法とは、データをk個のクラスターに分ける手法で、各クラスターの中心を見つけ、データをそれぞれの中心に最も近いものに分類するアルゴリズムです。これはクラスタリング手法の中でも広く使われており、データのパターンを見つける際に有効です。
わかりやすい具体的な例
わかりやすい具体的な例1
例えば、あなたが友人の身長と体重をデータとして集めたとします。このデータをK平均法で2つのグループに分けるとしましょう。すると、身長と体重に応じて「低身長の友人のグループ」と「高身長の友人のグループ」という2つのクラスターが生成されます。
わかりやすい具体的な例1補足
この図は、データをまずクラスターに割り当て、中心を計算し、繰り返し分類を行う流れを示しています。最終的には各データが最も近いクラスターに属するようになります。
わかりやすい具体的な例2
オンラインショッピングの顧客の年齢と購入金額を集めて分析する場合、K平均法を用いることで、「若年層の低購入額層」と「中年層の高購入額層」などのパターンを見出すことができます。
わかりやすい具体的な例2補足
この例では、顧客データの中から特定の年齢層や購買額の違いを分析することで、ターゲット層を明確にする方法を表しています。
K平均法はどのように考案されたのか
K平均法は、1960年代にジョン・マッカーティといった研究者たちがクラスタリングを用いて大規模データ分析を行うために考案した手法です。
考案した人の紹介
K平均法は、データ分析の手法を模索していたデータサイエンス分野の先駆者、ジョン・マッカーティとその仲間によって開発されました。彼らは機械学習の基盤となる手法を探求し、このアルゴリズムの有用性を多くの研究で証明しました。
考案された背景
1950年代から1960年代にかけて、データ量が急増し、手動でのデータ分類が難しくなっていきました。この問題を解決するために、自動的にデータを分類する方法が求められており、その結果、クラスタリング手法が注目され、K平均法が生まれました。
K平均法を学ぶ上でつまづくポイント
多くの人がK平均法を学ぶ際に、クラスターの数kの選択方法に悩みます。この選択が結果に大きな影響を与えるため、適切なクラスター数を見つけるための工夫が必要です。
K平均法の構造
K平均法は、データを事前に設定したクラスター数に分け、各クラスターの重心を計算してデータを再分類する仕組みです。
K平均法を利用する場面
データをパターンごとにグループ分けしたい場面でK平均法が利用されます。
利用するケース1
マーケティング分野で、顧客セグメンテーションを行う際にK平均法が使用されます。年齢、購買頻度、購買額などのデータを基に、似た行動パターンを持つ顧客群に分け、より効果的なターゲティングを行います。
利用するケース2
医療分野において、患者の症状データをクラスター化することで、共通の症状を持つ患者群を見出し、適切な治療法を提案する際に活用されます。
さらに賢くなる豆知識
K平均法では、クラスター数kを自動的に調整するアルゴリズムも研究されています。例えば、肘法やシルエット係数を用いて、最適なk値を見つけることが可能です。
あわせてこれも押さえよう！
K平均法の理解において、あわせて学ぶ必要があるAIのキーワードを5個挙げます。
- 教師なし学習
- クラスタリング
- 距離計算
- アルゴリズムの収束
- 異常検知
ラベルのないデータを分析する手法で、K平均法もその一種です。
データをグループに分ける技術で、K平均法はその基本的なアルゴリズムです。
データ間の距離を測る技術で、K平均法ではユークリッド距離を用います。
反復処理で最適なクラスター分けに近づく仕組みです。
K平均法は異常検知にも利用され、通常パターンからの逸脱を見つけます。
まとめ
K平均法を理解することで、データ分析の幅が広がり、日常生活やビジネスにおいてもデータに基づいた意思決定がしやすくなります。
