クラスタ分類の理解

問題

クラスタ分類に関する記述として正しいものを1つ選べ。

クラスタ分類とは、教師なし学習（クラスタリング）によってあらかじめデータ群をいくつかのグループ（クラスタ）に分けておき、そこに未知の新しいデータが入力された際、そのデータが「既存のどのクラスタに属するか」を割り当てる（分類する）処理のことです。

たとえば、既存の顧客データを「優良顧客」「離反懸念顧客」などのクラスタに分けておき、新規の顧客データが入ってきたら、最も距離が近いクラスタの中心（重心）を計算して自動的にグループ分けする、といった実務で活用されます。

1. クラスタ分類はクラスタリング結果を使って新データを分類する

正しい：事前に形成されたクラスタの中心点（重心）と新データとの距離などを計算し、最も適切な（近い）クラスタに新データを割り当てます。

2. クラスタ分類は教師あり学習である

誤り：クラスタ分類自体は、教師なし学習である「クラスタリング」で得られた構造（グループ）を基準にして新しいデータを割り当てる処理を指します。正解ラベルを用いて学習する「教師あり学習の分類（Classification）」とは異なります。

3. クラスタ分類はクラスタリングと同じ処理である

誤り：クラスタリングはデータ全体の「グループを新しく作る（構造を見つける）」処理であり、クラスタ分類は「できたグループに新しいデータを当てはめる」処理です。

4. クラスタ分類は必ず階層型クラスタリングで行う

誤り：階層型クラスタリングに限らず、k-means法などの非階層型クラスタリングで得られた重心（中心点）を利用して分類することも可能です。

← 前の問題次の問題 →

📚 より詳細を学びたい方へ