応用情報技術者 2010年 秋期 午前2 問68
問題文
観測データを類似性によって集団や群に分類し、その特徴となる要因を分析する手法はどれか。
選択肢
ア：クラスタ分析法（正解）
イ：指数平滑法
ウ：デルファイ法
エ：モンテカルロ法
観測データの類似性による分類と特徴分析【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：観測データを類似性に基づいてグループ化し特徴を分析する手法はクラスタ分析法です。
- 根拠：クラスタ分析はデータの距離や類似度を計算し、自然なグループを形成する統計的手法であるためです。
- 差がつくポイント：指数平滑法は時系列予測、デルファイ法は専門家意見集約、モンテカルロ法は確率シミュレーションであり、分類とは目的が異なります。
正解の理由
ア: クラスタ分析法は、観測データの類似性を基にグループ（クラスタ）を形成し、各クラスタの特徴を明らかにする多変量解析の代表的手法です。これにより、データの構造やパターンを把握しやすくなります。
よくある誤解
指数平滑法は時系列データの予測に使うため、分類には適しません。デルファイ法は意見収束のための手法であり、データ分析手法ではありません。
解法ステップ
- 問題文の「類似性による集団や群の分類」に注目する。
- 各選択肢の特徴を整理し、分類に使う手法を特定する。
- クラスタ分析法が類似性に基づく分類手法であることを確認する。
- 他の選択肢が分類以外の目的であることを理解し、正解を選ぶ。
選択肢別の誤答解説
- イ: 指数平滑法は時系列データの予測に用い、データの分類や群分けには使いません。
- ウ: デルファイ法は専門家の意見を集約し予測や意思決定に活用する手法で、データの類似性分析とは無関係です。
- エ: モンテカルロ法は確率的シミュレーション手法であり、データのクラスタリングには適しません。
補足コラム
クラスタ分析はマーケティングの顧客セグメンテーションや生物学の分類学、異常検知など幅広い分野で活用されます。代表的な手法には階層的クラスタリングやk-means法があります。
FAQ
Q: クラスタ分析と分類分析の違いは何ですか？
A: クラスタ分析は教師なし学習でデータの自然なグループを見つける手法、分類分析は教師あり学習で既知のラベルに基づき分類します。
A: クラスタ分析は教師なし学習でデータの自然なグループを見つける手法、分類分析は教師あり学習で既知のラベルに基づき分類します。
Q: 指数平滑法はどんな場面で使いますか？
A: 時系列データの未来予測に使い、過去のデータに重みをつけて平滑化します。
A: 時系列データの未来予測に使い、過去のデータに重みをつけて平滑化します。
関連キーワード: クラスタリング、多変量解析、類似度分析、データ分類、統計解析
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