データ分析の現場でよく使用されるテクニックの一つが、クラスタリングです。特に、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングは、それぞれ独自の特長と利点があります。本記事では、SQLを使ってこれらのクラスタリングをどのように実現できるのか、その違いと具体的な実装について解説します。
目次
クラスタリングとは
クラスタリングとは、大量のデータをいくつかのグループ（クラスタ）に分ける手法です。この手法は、マーケティング戦略、顧客セグメンテーション、製品開発など、多くの場面で活用されます。
クラスタリングの目的
一般的にクラスタリングは以下のような目的で行われます。
- データの構造を理解する
- 類似データを識別する
- 異常値を検出する
階層的クラスタリングと非階層的クラスタリング
階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングは、クラスタの形成方法が異なります。
階層的クラスタリング
この手法は、データを階層構造に分類します。最初は各データポイントが独自のクラスタとされ、似ているクラスタ同士が結合されていきます。
| 特徴 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
| 階層的な構造 | 解釈が容易 | 一度結合したら分解不可 |
非階層的クラスタリング
非階層的クラスタリングでは、あらかじめクラスタ数を決定して、データを分類します。
| 特徴 | 利点 | 欠点 |
|---|---|---|
| 固定のクラスタ数 | 計算が早い | クラスタ数を予測する必要 |
SQLでの実装
SQLを用いることで、独自のクラスタリングアルゴリズムを実装することも可能です。
階層的クラスタリングのSQL例
WITH RECURSIVE clustering AS (
-- 初期条件
),
SELECT ...
FROM clustering
非階層的クラスタリングのSQL例
SELECT kmeans_function(...)
FROM your_table;
まとめ
階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングは、それぞれ一長一短があり、用途によって使い分ける必要があります。特にSQLを用いることで、柔軟なデータ分析が可能です。具体的な問題に対してどちらの手法を用いるべきかは、その特性を理解した上で判断することが重要です。
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