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回帰分析・主成分分析・因子分析・クラスタリングの違いとユースケース
1. はじめに
データ分析において、回帰分析・主成分分析（PCA）・因子分析・クラスタリング は、異なる目的や手法で使われる重要な手法です。本記事では、それぞれの手法の違い、具体的なユースケース、および適用場面について詳しく解説します。
2. 各手法の概要と目的
2.1. 回帰分析（Regression Analysis）
目的:
- 変数間の関係性をモデル化し、未来の値を予測する
特徴:
- 説明変数（独立変数） を用いて、目的変数（従属変数） を予測
- 線形回帰、ロジスティック回帰、非線形回帰などの種類がある
ユースケース:
- 売上予測（例: 広告費用と売上の関係を分析）
- 病気リスクの予測（例: 年齢・生活習慣から糖尿病リスクを推測）
- 経済指標の予測（例: GDPと失業率の関係）
2.2. 主成分分析（PCA: Principal Component Analysis）
目的:
- 高次元データを低次元に圧縮し、データの構造を可視化する
特徴:
- 相関のある変数を合成して「主成分」を作成し、次元削減を行う
- 情報をできるだけ失わずにデータを単純化する
ユースケース:
- 画像処理（例: 高解像度の画像を圧縮しつつ特徴を維持）
- 遺伝子データの解析（例: 多数の遺伝子の影響を少数の成分に集約）
- 顧客データの圧縮（例: 多くの属性を少数の軸で表現）
2.3. 因子分析（Factor Analysis）
目的:
- 観測データの背後にある「潜在因子（共通因子）」を特定する
特徴:
- PCAと似ているが、因子分析は「変数間の共通の因子」を見つけることが目的
- 例: テストの点数を解析し、「数学能力」「言語能力」などの潜在因子を抽出
ユースケース:
- 心理学・市場調査（例: 顧客満足度調査の回答を要約）
- 教育評価（例: 複数のテスト結果から学習の傾向を分析）
- ブランド評価（例: 複数のブランドの印象を共通要因に整理）
2.4. クラスタリング（Clustering）
目的:
- データをグループ化し、類似したデータをまとめる
特徴:
- 教師なし学習の手法の一つ
- データにラベルがない場合に、自然な分類を見つける
- K-means、階層クラスタリング、DBSCAN などの手法がある
ユースケース:
- マーケットセグメンテーション（例: 顧客を購買行動ごとに分類）
- 異常検知（例: 通常のトランザクションと異常なトランザクションを分ける）
- 画像分類（例: 似た特徴の画像をグループ化）
3. まとめ: 違いと使い分け
| 手法 | 目的 | 具体的な用途 |
|---|---|---|
| 回帰分析 | 変数間の関係性をモデル化し予測 | 売上予測、医療診断、経済予測 |
| PCA | 次元削減とデータの可視化 | 画像処理、遺伝子解析、顧客データ圧縮 |
| 因子分析 | 潜在変数の発見 | 顧客満足度分析、教育評価、ブランド評価 |
| クラスタリング | データのグループ化 | 顧客分類、異常検知、画像分類 |
4. どの手法を使うべきか？
- データ間の関係を分析し、予測したい場合 → 回帰分析
- データの次元が多すぎて整理したい場合 → PCA
- データの背後にある共通要因を見つけたい場合 → 因子分析
- データの自然な分類を知りたい場合 → クラスタリング
データの特性や目的に応じて、適切な手法を選びましょう！
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