データ分析

- 確率分布とは何か？確率分布とは、ある現象において、それぞれのデータが発生する確率を示したものです。 簡単に言うと、ある出来事において、それぞれの結果がどれくらいの割合で起こりそうかを表したものです。例えば、誰もが馴染み深いサイコロを振る場合を考えてみましょう。 サイコロは1から6までの数字が刻まれており、振るとこれらの数字のいずれか一つが現れます。 公平なサイコロであれば、どの数字が出るのも同じくらい可能性がありますよね。 つまり、1から6までのそれぞれの数字が出る確率は、全て1/6となります。この、それぞれの結果（サイコロの目）と、その結果が出る確率（1/6）の対応をまとめたものが確率分布です。 サイコロの例では、1が出る確率は1/6、2が出る確率は1/6、…というように、6までのそれぞれの目が出る確率を、1/6という値で表したものが確率分布となります。確率分布は、サイコロのような単純な例以外にも、様々な現象に適用することができます。 例えば、あるクラスの生徒の身長の分布、ある商品の売上数の分布など、様々なデータを表すことができます。 確率分布を理解することで、私たちは現象の起こりやすさや傾向を把握し、より適切な判断や予測を行うことができるようになるのです。

- はじめに近年の情報化社会において、私達は日々、想像をはるかに超える莫大なデータに囲まれて生活しています。このようなデータの海の中から、私達にとって有益な情報を効率的に抽出、分析する技術は、様々な分野で必要不可欠なものとなっています。 データ分析には、データの傾向を掴む、関係性を明らかにする、未来を予測するなど、多くの種類が存在しますが、その中でも「クラスタリング」は、大量のデータをある共通の性質に基づいてグループ分けする、非常に強力な分析手法として知られています。 膨大なデータの中から、これまで人間には気づくことのできなかった法則や関係性を見出すために、このクラスタリングは広く活用されています。 クラスタリングには、いくつかの種類が存在しますが、今回は、データ間の類似度を段階的に捉え、木構造のように階層的にグループを形成していく「階層的クラスタリング」について詳しく解説していきます。 階層的クラスタリングは、最終的に一つのグループにまとめるのではなく、データ間の距離が近いものから順に結合していくことで、様々な粒度のグループ分けを一度に得ることができるという特徴を持っています。 次の章から、具体的なアルゴリズムや、実際の分析例などを交えながら、階層的クラスタリングの魅力について、より深く掘り下げていきましょう。