近年、データ主導で意思決定を支援する動きが加速しています。
クラスタリングツールの重要性は、大規模なデータセットを分析し、隠れたパターンを明らかにするためにも増しています。
本記事では、あなたの競争力を高めるために使用を検討すべき重要なクラスタリング・ツールをご紹介します。
本記事の概要
【クラスタリング ツール】 データ分析のためのトップクラスタリングツール
クラスタリング（クラスター分析）とは
クラスタリングとは、類似したオブジェクトをその特性に基づいてグループ化することで、データ分析において重要な役割を果たします。
クラスタリングは、ラベル付けされていないデータセットの隠れたパターンや構造を特定するのに役立ちます。
実際の現場では、例えば、以下のような使われ方をされています。
クラスタリングの実例や使用例、ビジネス活用のケーススタディとは？
1. 自社のサービスや商品の分析
自社のサービスや商品をクラスタリングすることで、類似の特性を持つサービスや商品をグループ化し、その特性を分析することができます。
2. インタビューやアンケート結果の分析
回答者の意見や感想をクラスタリングすることで、類似の回答パターンを持つ回答者をグループ化し、その特性を分析することができます。
3. 顧客セグメンテーション
顧客の属性データ（性別、年齢、居住地、購入履歴など）を数値化し、類似度に基づいてグループ分けすることで、顧客セグメントを作成します。
これにより、各顧客グループの特性に基づいたカスタマイズされたマーケティング戦略を立てることができます。
4. テキストマイニング
テキストデータをクラスタリングすることで、類似の内容を持つ文書をグループ化し、情報を効率的に管理・仕分けすることが可能になります。
5. 画像解析
CT画像などの医療画像データをクラスタリングすることで、画像内の異なる領域を識別し、病変部位の検出などに活用されます。
クラスタリングを行うと書きましたが、
どんな仕組みでこのようなことができるの？
と思われる方も多いのではないでしょうか。
そこで、クラスタリングの主要なアルゴリズムについて簡単に概要をご説明します。
K平均クラスタリング・アルゴリズム
K-meansは最も一般的なクラスタリングアルゴリズムの1つです。
重心からの距離に基づいてデータセットをk個のクラスタに分割します。
顧客セグメンテーション、画像認識、文書分類タスクに広く使用されている方法です。
階層的クラスタリング・アルゴリズム
階層的クラスタリングは、類似性に基づいて再帰的にクラスタをマージまたは分割することで、クラスタの階層を構築するクラスタリング手法です。
これにより、データセットの構造と異なるクラスタ間の関係をより深く理解することができます。
DBSCANアルゴリズム
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)も広く使われているクラスタリング・アルゴリズムです。
密度に基づいてオブジェクトをグループ化し、任意の形状とサイズのクラスタを識別でき、ノイズや外れ値を効果的に処理できるのが特徴です。
その他のクラスタリングアルゴリズム
上記のクラスタリングアルゴリズム以外にも、
- ガウス混合モデル
- スペクトルクラスタリング
- 親和性伝播（アフィニティプロパゲーション）
など、さまざまなクラスタリングアルゴリズムがあり、それを実行できるさまざまなツールがあります。
高次元データ・ビッグデータ・リアルタイムストリーミングデータのクラスタリング
高次元データやストリーミングデータのクラスタリングは、データの次元数が多かったり、即座に結果が必要だという特性から、一般的なクラスタリング手法だけではなく、特定のアルゴリズムや工夫が必要となります。
例えば、主成分分析（PCA）は、高次元データの中での変動を最大限に捉える新しい軸（主成分）を見つけ出し、データの構造を保持しつつ次元を削減します。
次元を削減した後で、クラスタリングを行うという方法があります。
また、深層学習に基づくクラスタリング手法は、高次元データや非線形のデータ構造を扱う能力において、従来の手法を超える可能性があります。
人気のデータ分析用クラスタリングツール：機械学習ライブラリ、ソフトウェアの比較レビュー (オンプレミス・クラウド）17選
1. scikit-learn
scikit-learn（サイキット・ラーン）は、Pythonで利用できる機械学習ライブラリです。
scikit-learnには、使いやすいように整形されたサンプルのデータセットが用意されているため、すぐに実装が可能です。
データの前処理や、機械学習のアルゴリズムを使った学習・予測、そしてモデルの評価など、データ分析や機械学習に必要な機能を提供しています。
scikit-learnには、回帰、分類、クラスタリング、次元削減など、幅広い分野のアルゴリズムが備わっています。
オープンソース（BSD license）で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。
これらの特徴により、初心者から上級者まで、機械学習を便利に利用できます。
また、scikit-learnの公式サイトでは、scikit-learnの概要やアルゴリズムの仕組みなどが分かりやすく解説されています。
クラスタリングは、KMeansクラスを使用してクラスタリングが可能です。
2. R
Rは、統計解析とデータ解析、そして統計グラフ作成のためのオープンソースソフトウェアです。
RStudioはRをより使いやすくするソフトウェアで、統計解析のための基本的な操作や使い方を習得できます。
Rは多彩な統計解析を行うことができる様々なパッケージを導入することが可能です。
これらの特徴により、Rはビッグデータの解析にも適しており、研究者やデータ分析者に広く利用されています。
ただし、Rを使うためにはプログラミングの学習が必要となります。
Rにはhclust関数を使用した階層的クラスタリングが可能です。
データから距離を求め、分析の手法を決め、コーフェン行列を求め、樹形図を作成します。
オープンソースで、無料で使え、商用利用も可となっています。
3. SAS
SAS（Statistical Analysis System）は、統計解析ソフトウェアの一つです。
データ解析や統計分析、解析結果の可視化等を行うことができます。
SASは、最新の統計手法を用いてあらゆる種類と規模のデータを分析することができます。
また、SAS/STATには小規模なデータセットのための正確な手法、大規模なデータタスクのための高性能な統計モデリングツール、欠損値を含むデータを分析するための現代的な方法が含まれています。
SASは、40年以上にわたる高度な統計解析ソフトウェアの開発経験を持ち、優れた信頼性のある結果を提供することで確立された評判を持っています。
そのため、SAS/STATで生成したコードは、企業や政府のコンプライアンス要件を満たすことが文書化され、検証されています。
また、SASは、統計出力を明確にし、統一感を持たせるために、数百種類の組み込み、カスタマイズ可能なチャートとグラフを提供しています。
これにより、分析結果は理解しやすくなります。
さらに、SASはすべての主要なコンピューティングプラットフォームで動作し、ほぼすべてのデータソースにアクセスすることができます。
これにより、SASは任意のコンピューティング環境に簡単に統合され、より大規模または複雑な分析問題に対応するためにスケールアップすることができます。
以上のような特徴を持つSASは、様々な業界で活用されています。
例えば、農業、銀行、ヘルスケアなどの分野で、データ分析と統計解析を通じて新たな発見をするためのツールとして使用されています。
これらの業界では、SASの高度な分析機能と可視化ツールを利用して、データから有益な洞察を得ることができます。
SASではPROC CLUSTERを使用してクラスタリングが可能です。この手法では、特定の変数に基づいてクラスタリングが行われます。
4. SPSS
SPSSは、IBMが提供する統計解析ソフトウェアで、データの分析に必要な機能が搭載されています。
SPSSは、データの分析に必要な幅広い機能が搭載されており、比較的容易な計算から高度な計算処理も実行できます。
多様な形式のデータを読み込むことができ、SPSSで作成した分析結果やグラフ・表は、ExcelやPowerPoint、PDFなどにも簡単に出力が可能です。
使い方がわかりやすいので誰にでも統計解析を行えるのが最大の特徴であり、初心者からプロまでの幅広い層のユーザーに支持されています。
これらの特徴により、SPSSはビジネスや研究など、さまざまな分野で活用されています。
SPSSはK-Meansクラスタリングと階層クラスター分析をサポートしています。
5. MATLAB
MATLABは、エンジニアや科学者がデータの解析やアルゴリズムの開発、モデルの作成に使用するプログラミングおよび数値計算プラットフォームです。
MATLABは、データの探索、モデル化、データ解析、データの可視化や探索などが可能で、マルチコアCPUやGPU計算クラスターと接続して並列計算を行うことができます。
MATLABはPython、Java、C言語、C++、.NETなどの言語と相互に連携することが可能で、デスクトップアプリおよびWebアプリの作成が可能です。
これらの特徴により、MATLABは工学、理学、経済学など幅広い分野で利用されています。
ただし、MATLABを使うためにはある程度のプログラミングに関する知識が必要となります。
MATLABは階層的クラスタリングとk-meansクラスタリングをサポートしています。
6. Stata
Stataは、統計分析とデータ管理のための統合ソフトウェアです。
Stataは、統計分析・データ管理・グラフ出力、レポートの自動作成などが行えます。
統計学で扱われる手法を広範囲に備え、計量経済、社会統計、医療統計などの分野や産業を選ばずあらゆる研究で活用されています。
Stataは、マウスカーソルによる操作インタフェース、直感的でわかりやすいコマンドシンタックス、及びオンラインヘルプ機能をそなえており、操作が簡単で演算が高速かつ正確です。
また、Stataには統計解析に関する標準的なものから非常に高度な機能まで、数百にも及ぶ機能群が用意されています。
さらに、Stataは、取扱うデータの規模と計算する処理速度により「Stata/BE」「Stata/SE」「Stata/MP」の3つのエディションが用意されています。
これにより、学生から熟練した研究者まで、多様なニーズに対応できます。
また、Stataには豊富なグラフィックス機能が用意されており、回帰フィット、分散プロット、時系列グラフ、生存プロット等のグラフを容易に作成することができ、分析結果を理解しやすくなります。
以上のような特徴を持つStataは、経済学、社会学、政治学、医学（臨床疫学）、疫学の分野で広く用いられています。
これらの分野では、Stataの高度な分析機能と可視化ツールを利用して、データから有益な洞察を得ることができます。
Stataにはクラスタ分析の機能があります。
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