インターネットの発展に伴って、膨大な文書データが比較的手軽に入手可能になりました。
情報がたくさんあることはいいことではありますが、
ヒトの能力を超えた量の情報が日々生産させている中では、情報をシンプルに取捨選択することも重要です。
膨大な情報を取捨選択する基本的な考え方の１つに、情報を「整理・分類する」があります。
わたしは本を読むことが好きで、多くの本を読んでいます。
多くの本を効率的に読むことを考えると、いきなり本文を読むのではなく、最初は目次をみてどのような情報が含まれているかを、おおまかに知っておくことが役に立ちます。
考えたら当たり前ですが、目次というのは、その本の内容を整理・分類した情報なんです。
なので、目次をみることで本文のおおまかな内容を知ることができ、興味あるところから読んだり、ある箇所と別の箇所の関係性を理解するのに役立ちます。
２章と５章は具体例が違うだけで本質は同じことを言ってそうだな〜
なんて分かれば、２章か５章のどちらか好きの方を読み、もう片方はサッと流し読みすることで、内容を効率的に理解することができます。目次で情報が整理・分類されていたからこそ、このような効率的な理解ができたわけです。
つまり、大量の情報を効率的に理解するには、情報を整理・分類することが大事だということが重要なんです。
本は目次があるけど、自分で集めてきた情報には目次なんてないじゃないー
なんて思われるかもしれません。
そのとおりで、情報を集めてきただけでは、それらがどんな内容なのか見当もつきません。
たしかに ”ラーメン店の情報を集めよう”といったようにあらかじめ条件をつけて集めれば、ラーメン店の情報は集まりますが、ラーメン店のなにに関する情報が集まったかは以前不明で、集まった膨大な情報をサクッとは理解しずらい状況だと思います。
目次がなければ、自分でつくればいいじゃない！
と思われるかもしれません。たしかに集まった情報を全部目を通しながら、これとこれは同じような内容、これはぜんぜん違う内容・・・のように、１つずつ仕分けしていけば、きちんとした目次ができるはずです。でもこれ、すごく時間かかりますよね。
できれば、もっとラク〜に目次ってつくれないかなぁ？
と思われる方も多いと思います。そういった時に役に立つのが、「クラスター分析」です。
クラスター分析（クラスタリング）は情報を整理・分類するためのアルゴリズムなんです。
要はコンピュータにやらせてしまおうというわけです。
え？コンピュータにそんなことできるの？
と思われるかもしれません。
「クラスター分析」とは？膨大な情報の内容を、ラク〜にサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
たくさんの情報があったときに、それぞれ似てるもの同士を集めて、
似てないものを遠ざけるといった処理をしてあげることで、
それらの情報を整理・分類することができます。
クラスター分析っていいね！
ラーメン店の情報を集めてきたら、それをクラスター分析すると、例えば、
- メニューの情報（情報１、情報９、情報４０、情報１１０、・・・）
- 価格の情報（情報３、情報２２、情報２０３、情報４４１・・・）
- 場所の情報（情報２、情報１３、情報３２、情報９９、・・・）
- 感想・評価の情報（情報４、情報１２、情報５５、情報１２１・・・）
- ・・・
といった感じに整理分類できます。
コンピュータをウマく使うこと、多くの情報（情報１、情報２、情報３、・・・）を、似たものが塊として認識できるように、整理分類することができます。
このようにクラスター分析では、情報の目次の候補をコンピュータに作らせることができる、と言えます。
- クラスター分析って役に立ちそうだなぁ〜
- でも、具体的にはどうやって分類してるの？
と思われるかもしれません。
そこで本連載では、クラスター分析について、具体的な例を挙げながら、クラスター分析ってどんな感じで、どんなことができるのかをまとめていきたいと思います↓
第２回『テキストマイニングの「クラスター分析」でも必要な「素性（そせい）ベクトル」とは？なぜ必要なの？』
こちらもございます↓
こちらの記事もございます↓
『「テキストマイニング」とは？知っていると理解がすすむ目的別３つのポイント』
『「テキストマイニング」で経営状態や業界動向を調べるにはどうするの？』
『日本語の「テキストマイニング」を統計解析フリーソフト「Ｒ」でサクッ実行したいあなた、こちらはいかがでしょうか』
『機械学習を無料ではじめてみませんか！？【フリーソフトではじめる機械学習入門】』
『「人工知能」の「プログラミング」の本質を、手を動かしながら学びたいあなたはこちらをどうぞ【関数型オブジェクト指向AI プログラミング：Scala による人工知能の実装】』
今後定期的に、クラスター分析について記事を更新していきます。
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