クラスターを識別する際に考慮すべき点がいくつかあります。セグメントを識別する5つの方法を次に示します。

1. クロスタブ。クロス集計は、同じテーブルまたはチャート内の複数の変数を調べる（それらを「クロス」する）プロセスです。
2. クラスター分析。
3. 因子分析。
4. 潜在クラス分析（LCA）
5. 多次元尺度構成法（MDS）

さらに、ビッグデータにはどのタイプのクラスタリングが使用されていますか？既存の凝集型階層的クラスタリングアルゴリズムは、ツリーのすべてのリーフアイテムをクラスタリングするために使用されます。データ内の主要な分布パターンをキャプチャするクラスターのセットが取得されます。 k-meansメソッドは、一般的なデータマイニングシステムに実装されています。 WEKA、RapidMiner。

また、クラスター分析は何に使用されますか？

クラスター分析は、オブジェクトまたはケースをクラスターと呼ばれる相対グループに分類するために使用される手法のクラスです。クラスター分析は、分類分析または数値分類とも呼ばれます。クラスター分析では、どのオブジェクトのグループまたはクラスターメンバーシップに関する事前情報もありません。

クラスタリングの種類は何ですか？

これらは、次のようなさまざまなタイプのクラスタリング手法です。

• パーティショニング方法。
• 階層的クラスタリング。
• ファジークラスタリング。
• 密度ベースのクラスタリング。
• モデルベースのクラスタリング。