階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングの違いを徹底解説｜データを分ける2つの考え方

---

概要と違いの全体像

データ分析の現場でクラスタリングはよく使われる基本技法です。ここでは階層型クラスタリングと非階層型クラスタリングの違いを、初めて学ぶ中学生にもわかるようにやさしく解説します。階層型クラスタリングはデータを木のような階層構造で表現し、デンドログラムと呼ばれる樹形図を用いて段階的にクラスタを発見します。対して非階層型クラスタリングはデータを平面的に分割して、事前に決めたクラスタ数や形状に合わせてクラスタを作ります。これらの違いは分析の目的やデータの性質によって使い分けるべき重要なポイントです。
この章ではまず両手法の基本的な考え方を整理し、次に仕組みの違い、長所と短所、実務での使い分けの目安を具体的に紹介します。読者がデータを分類する際の判断材料として、この記事が役立つことを願っています。

階層型クラスタリングの特徴と仕組み

階層型クラスタリングはデータ点を最初は個別のクラスタとして扱い、段階的にクラスタを結合していく方法です。代表的な手法には凝集法（アグロメレーティブ法）と分割法（ディバシブ法）があります。凝集法は多くの場合、最も近い2つのクラスタを繰り返し結合していく「階層を上へと辿る」進め方です。結合の際の基準としてはリンク距離と呼ばれる距離の取り方を選びます。具体的には最短距離（単一リンク）、最長距離（全結合リンク）、平均距離、そして距離の分散を最小化するWard法などが有名です。これらを使うと、デンドログラムという図を描いてデータ間の関係を視覚的に確認できます。
しかし階層型はデータ量が多いと計算量が大きくなり、メモリの負担が問題になることがあります。またデンドログラムを読み解くには、どの段階でクラスタを「切る」かの判断が必要で、それが分析の解釈を左右します。これらの点を踏まえつつ、適切な距離指標の選択と前処理を行うことが重要です。

非階層型クラスタリングの特徴と仕組み

非階層型クラスタリングはデータを平坦なクラスタに一度に分割する手法です。代表的なものにはK-means、DBSCAN、Mean Shiftなどがあります。K-meansはクラスタ数Kを事前に決め、各データ点を最も近いクラスタの中心へ割り当て、中心を再計算して収束させます。高速で大規模データにも向く一方、クラスタの形状が球状に近いこと、初期値に敏感なことが弱点です。DBSCANは密度ベースの手法で、クラスタ数を事前に決めず、密度の高い領域をクラスタとして検出します。ノイズ点の扱いが自然で、複雑な形状にも対応しやすい利点があります。ただしパラメータ設定が難しく、データの分布が大きく異なる場合には適用が難しくなることがあります。
非階層型は計算量が比較的抑えられ、クラスタ数を前提に設定できる点が実務での強みです。しかしクラスタの意味づけはデータ特性に依存するため、前処理と適切な評価指標の選択が重要です。総じて、データの分布が不均一で大規模な場合や、クラスタ数を事前に知りたい場合に適した選択肢と言えます。

実務での使い分けと要点

実務ではデータの規模や分布、分析の目的に応じて手法を選ぶことが大切です。以下のポイントを押さえると判断が楽になります。

データの形状と規模を最初に確認します。大規模で密度が低いデータには非階層型が適していることが多く、木のような階層構造が自然に現れるデータには階層型が有利です。

クラスタ数の決定は非階層型のほうが直感的に決めやすい場面が多いです。一方デンドログラムを使って切り口を探す場合は階層型が便利です。

目的と解釈を明確にします。クラスタの意味づけが重要な場合は階層型の可視化が役立ちます。

前処理は不可欠です。標準化や欠損値処理、外れ値の扱いがクラスタリングの結果を大きく左右します。距離計算を基準に動く手法なので、データのスケール差が大きいと誤ったクラスタにつながりやすくなります。

able>特徴階層型非階層型生成物デンドログラムクラスタラベルと中心クラスタ数の事前指定不要な場合が多いがデンドログラムから切り口を決定可能通常は事前に決定（例K-means）データの形状対応複雑な階層構造に強い球状や近接形状を前提にすることが多い計算量O(n^2) 以上手法により異なるが大規模データで有利な場合が多いble>

このように比較すると、データの規模と目的に合わせて最適な手法を選ぶヒントが得られます。最後に検証と評価を忘れないことが大切です。クラスタリングは結果の解釈が命であり、複数の手法を試して最も意味のあるクラスタを選ぶ姿勢が求められます。

まとめと選択ガイド

要点をまとめると、階層型クラスタリングはデータの階層構造を可視化でき、切り口の選択で解釈を広げられます。反対に非階層型クラスタリングは大規模データに適しており、クラスタ数を明示して高速に処理できる点が魅力です。結局はデータの分布と分析目的を最優先に、デンドログラムの読み取りと 適切な指標の選択を組み合わせて使い分けるのが鉄則です。この記事を活用して、あなたの研究や仕事で役立つクラスタリング戦略を見つけてください。

ピックアップ解説

デンドログラムという言葉が出てくると、友達とカフェで木の枝分かれを眺めながら話しているみたいな感覚になります。階層型クラスタリングではデータ同士の“距離のつながり方”が木の形で見えるので、どのデータがどの段階で同じグループになるのかが直感的に分かります。たとえば、動物の特徴データを分類するとき、まず近い特徴を持つ動物同士が枝分かれして最終的に大きなグループへ収束します。この“木の読み方”が分析の面白さであり、クラスタの意味づけにも大きく影響します。

---