ある化粧品の通販会社は、会員の購買データを使って次の4つの分析を検討している。このうち、クラスタリングで取り組む分析として、最も適切なものを1つ選べ。
1つ選んでください
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解説
正解A
ポイント
クラスタリングは、正解のグループが決まっていないデータを似たものどうしにまとめる手法です。区分と正解ラベルが先にあれば分類です。
選択肢ごとの解説
- A
適切 ◯ 正解
どのようなグループがあるかを事前に決めず、データの似ている度合いだけで会員を分けるため、クラスタリングに当たります。できたグループの意味は、分析者が特徴を見て解釈します。
- B
不適切
「退会した・継続した」という結果が正解ラベルとして記録されており、それを学習して予測します。教師あり学習の分類問題に当たります。
- C
不適切
売上金額という連続した数値を、過去の記録にある正解の値から学習して予測します。教師あり学習の回帰問題に当たります。
- D
不適切
会員を区分に分ける点は似ていますが、区分が先に決まっており、人が付けた正解ラベルから学習します。これは教師あり学習の多クラス分類で、クラスタリングではありません。
試験での狙われ方
顧客をグループに分ける場面を題材に、正解ラベルの有無からクラスタリングと分類を見分けさせる形が典型です。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目8 教師なし学習） 2026年10月30日閲覧
- scikit-learn User Guide, 2.3. Clustering 2026年10月30日閲覧