教師なし学習とは？ 10分でわかりやすく解説

教師なし学習は、事前にラベル付けされていないデータを用いて、データの構造や特徴を自動的に学習する機械学習手法です。教師あり学習が予測や分類を目的とするのに対し、教師なし学習は探索的なデータ解析や特徴抽出を目的とすることが多く、大量の未ラベル付きデータから潜在的なパターンや規則性を発見することができます。本記事では、教師なし学習の代表的な手法であるクラスタリングと次元削減について、その概要や主要なアルゴリズム、ビジネスでの活用事例などを解説し、教師なし学習を実践する上でのポイントについても触れます。

教師なし学習とは何か

教師なし学習とは、機械学習の手法の一つであり、 事前にラベル付けされていないデータを用いて、データの構造や特徴を自動的に学習する手法のことを指します。教師なし学習は、データの背後にある潜在的なパターンや規則性を発見することを目的としています。

教師なし学習の定義と概要

教師なし学習では、 入力データのみが与えられ、対応する正解ラベルは与えられません。アルゴリズムは、データの構造や特徴を自動的に学習し、データをグループ化したり、次元を削減したりすることで、データの背後にある潜在的なパターンや規則性を発見します。教師なし学習の代表的な手法には、クラスタリングや次元削減などがあります。

教師あり学習との違い

教師あり学習では、入力データとそれに対応する正解ラベルのペアが与えられ、アルゴリズムはそれらを用いてモデルを学習します。一方、教師なし学習では、正解ラベルは与えられず、アルゴリズムはデータの構造や特徴を自動的に学習します。 教師あり学習が予測や分類を目的とするのに対し、教師なし学習は探索的なデータ解析や特徴抽出を目的とすることが多いのが大きな違いです。

教師なし学習が適している問題領域

教師なし学習は、以下のような問題領域に適しています。

1. 大量の未ラベル付きデータがある場合
2. データの背後にある構造や特徴を発見したい場合
3. データの次元が高く、可視化や理解が難しい場合
4. 異常検知やノイズ除去などの前処理が必要な場合

これらの問題領域では、教師なし学習を用いることで、データの背後にある潜在的なパターンや規則性を発見し、より深い理解を得ることができます。

教師なし学習の応用例

教師なし学習は、様々な分野で応用されています。以下は、教師なし学習の応用例を示した表です。

これらの応用例からわかるように、教師なし学習は、 ビジネスや研究の様々な場面で活用されており、データ活用における重要な手法の一つとなっています。

クラスタリングについて

クラスタリングの目的と仕組み

クラスタリングは、教師なし学習の代表的な手法の一つであり、 データを類似性に基づいてグループ化する手法です。クラスタリングの目的は、データの背後にある構造や特徴を発見し、データをより理解しやすい形で表現することにあります。

クラスタリングでは、各データ点間の距離や類似度を計算し、類似性の高いデータ点同士を同じグループに割り当てます。典型的な手法の一部ではクラスタ数を事前に指定しますが、密度ベースの手法などではクラスタ数が自動的に決まるものもあります。こうした処理の結果、データは複数のグループに分割され、各グループはクラスタと呼ばれます。

主要なクラスタリングアルゴリズム

クラスタリングアルゴリズムには、様々な種類があります。以下は、主要なクラスタリングアルゴリズムの一覧です。

1. K-means法：クラスタ数を事前に指定し、クラスタ中心との距離に基づいてデータを割り当てる手法
2. 階層的クラスタリング：データ間の距離に基づいて、クラスタを階層的に構築する手法
3. DBSCAN：密度に基づいてクラスタを形成し、ノイズや外れ値を同時に検出する手法
4. ガウス混合モデル：データが複数のガウス分布の混合で表現できると仮定し、確率的にクラスタを推定する手法

これらのアルゴリズムは、それぞれ異なる特徴を持っており、 データの性質や目的に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があります。たとえば、クラスタの形が球状に近い場合はK-means法、任意形状のクラスタやノイズを考慮したい場合はDBSCANといった使い分けが考えられます。

クラスタリングの評価指標

クラスタリングの結果を評価するために、様々な評価指標が用いられます。以下は、代表的なクラスタリングの評価指標です。

• シルエット係数：各データ点が自身のクラスタに近く、他のクラスタから遠いほど高い値をとる指標
• Davies-Bouldin指数：クラスタ内の分散とクラスタ間の距離の比に基づく指標
• Calinski-Harabasz指数：クラスタ間の分散とクラスタ内の分散の比に基づく指標

これらの評価指標を用いることで、クラスタリングの結果の質を定量的に評価することができます。ただし、 評価指標は問題の性質によって適切なものを選択する必要があります。また、「評価指標が最大だから必ずビジネス的に意味のあるクラスタになる」とは限らない点にも注意が必要です。

ビジネスでのクラスタリング活用事例

クラスタリングは、ビジネスの様々な場面で活用されています。以下は、クラスタリングのビジネス活用事例を示した表です。

これらの活用事例からわかるように、クラスタリングは、 データの背後にある構造や特徴を発見することで、ビジネス上の意思決定や問題解決に役立てることができます。適切なクラスタリングアルゴリズムを選択し、結果を適切に解釈することで、ビジネスの様々な場面でクラスタリングを活用することができるでしょう。

次元削減について

次元削減の目的と効果

次元削減は、 高次元のデータを低次元の空間に変換する手法です。次元削減の主な目的は、以下の通りです。

• データの可視化：高次元のデータを2次元や3次元の空間に射影することで、データの分布や構造を視覚的に理解しやすくなります。
• 計算量の削減：次元が高いデータは、計算量が膨大になる傾向があります。次元削減により、データの次元を減らすことで、計算量を削減することができます。
• 過学習の防止：次元が高いデータは、モデルが過学習しやすくなります。次元削減により、不要な特徴を取り除くことで、過学習を防ぐことができます。

このように、次元削減の効果としては、 データの可視化、計算量の削減、過学習の防止などが挙げられます。これらの効果により、データの理解が深まり、機械学習モデルの性能が向上することが期待できます。

主成分分析（PCA）の概要

主成分分析（PCA）は、次元削減の代表的な手法の一つです。PCAは、 データの分散が最大となる方向に新しい座標軸を設定し、その座標軸上にデータを射影する手法です。

PCAのアルゴリズムは、以下の手順で構成されています。

1. データの中心化：各特徴量の平均を引くことで、データを原点周りに中心化します。
2. 共分散行列の計算：中心化したデータから共分散行列を計算します。
3. 固有値と固有ベクトルの計算：共分散行列の固有値と固有ベクトルを計算します。
4. 主成分の選択：固有値の大きい順に固有ベクトルを選択し、主成分とします。
5. データの射影：選択した主成分上にデータを射影します。

PCAは、データの分散を最大限に保持しながら次元を削減できるため、 データの特徴を効果的に抽出することができます。また、PCAは線形な次元削減手法であるため、得られた主成分の意味付けや解釈が比較的容易であるという利点があります。

t-SNEによる高次元データの可視化

t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）は、高次元のデータを2次元や3次元の空間に埋め込む手法です。t-SNEは、 データ点間の類似度を確率的にモデル化し、低次元空間でその確率分布を再現するように埋め込みを行います。

t-SNEのアルゴリズムは、以下の手順で構成されています。

1. データ点間の類似度の計算：高次元空間におけるデータ点間の類似度をガウス分布を用いて計算します。
2. 低次元空間での類似度の計算：低次元空間での類似度をt分布を用いて計算します。
3. 類似度の分布の最適化：高次元空間と低次元空間での類似度の分布が近くなるように、埋め込みを最適化します。

t-SNEは非線形な次元削減手法であり、 データの局所的な構造を保持しながら、高次元のデータを低次元の空間に埋め込むことができます。そのため、クラスター構造や群れのようなパターンを視覚的に確認したいときに有効です。ただし、計算コストが高いことや結果の再現性が低いことなど、実務で利用する際の注意点もあります。

オートエンコーダを用いた次元圧縮

オートエンコーダは、ニューラルネットワークを用いた次元削減手法です。オートエンコーダは、 入力データを低次元の潜在表現に圧縮し、その潜在表現から元のデータを復元するように学習します。

オートエンコーダは、一般に以下の3つの部分で構成されています。

• エンコーダ：入力データを潜在表現に圧縮する部分
• 潜在表現：圧縮された低次元の表現（潜在空間）
• デコーダ：潜在表現から元のデータを復元する部分

オートエンコーダは、入力データと復元されたデータの差（再構成誤差）を最小化するように学習します。これにより、 オートエンコーダは、データの特徴を効果的に抽出し、次元を削減することができます。また、非線形な変換を重ねることで、複雑なデータ構造を捉えやすいという利点があります。

以上の通り、次元削減は、高次元のデータを低次元の空間に変換する手法であり、データの可視化、計算量の削減、過学習の防止などの効果があります。主成分分析（PCA）、t-SNE、オートエンコーダなどの手法を用いることで、 データの特徴を効果的に抽出し、次元を削減することができます。次元削減は、機械学習や深層学習の前処理として広く用いられており、データの理解を深め、モデルの性能を向上させるために重要な役割を果たしています。

教師なし学習の実践ポイント

データの前処理と特徴量選択

教師なし学習を効果的に行うためには、 データの前処理と特徴量選択が重要です。データの前処理では、欠損値の処理、外れ値の検討、スケーリング（標準化・正規化）などを行います。これにより、データの品質を向上させ、アルゴリズムの性能を改善することができます。

特徴量選択では、分析目的に沿って特徴量を取捨選択することが重要です。不要な特徴を取り除き、意味のある特徴に絞り込むことで、アルゴリズムの性能向上だけでなく、結果の解釈もしやすくなります。

アルゴリズムの選択と評価

教師なし学習では、 データの性質や目的に応じて適切なアルゴリズムを選択する必要があります。例えば、クラスタリングでは、K-means法、階層的クラスタリング、DBSCAN、ガウス混合モデルなどのアルゴリズムがあります。次元削減では、主成分分析（PCA）、t-SNE、オートエンコーダなどのアルゴリズムがあります。

アルゴリズムを選択する際には、データ量、特徴量の数、クラスタの形状、ノイズの多さ、処理時間の制約などを考慮する必要があります。また、クラスタリングの評価にはシルエット係数、Davies-Bouldin指数、Calinski-Harabasz指数などの指標を用いることが推奨されます。

ハイパーパラメータのチューニング

教師なし学習のアルゴリズムには、ハイパーパラメータと呼ばれる設定パラメータがあります。例えば、K-means法ではクラスタ数、DBSCANではε（イプシロン）と最小点数、t-SNEでは学習率やパープレキシティなどがハイパーパラメータです。 ハイパーパラメータは、アルゴリズムの性能に大きな影響を与えるため、適切に調整する必要があります。

教師あり学習のように明確な正解ラベルがない場合、ハイパーパラメータのチューニングには、評価指標の比較や、ドメイン知識に基づく妥当性の確認、可視化による目視チェックなどを組み合わせることが有効です。グリッドサーチやランダムサーチなどの体系的な探索手法を用いる場合も、計算コストとのバランスを考慮することが重要です。

結果の解釈とビジネス活用への落とし込み

教師なし学習の結果を実際のビジネスに活用するためには、 結果の解釈とビジネス活用への落とし込みが重要です。クラスタリングの結果からは、顧客セグメンテーションや商品のグループ化などのビジネス上の示唆が得られます。次元削減の結果からは、データの可視化や特徴抽出などの示唆が得られます。

これらの示唆を実際の施策や業務プロセスの改善につなげるには、ドメイン知識を持つ現場担当者・企画担当者とデータサイエンティストが密に連携することが不可欠です。統計的に意味がありそうなクラスタであっても、ビジネス的に解釈しづらい場合は、クラスタ数や特徴量の見直しが必要になることもあります。

以上が、教師なし学習の実践ポイントです。データの前処理と特徴量選択、アルゴリズムの選択と評価、ハイパーパラメータのチューニング、結果の解釈とビジネス活用への落とし込みを適切に行うことで、教師なし学習を効果的に活用することができるでしょう。教師なし学習は、ビジネスの様々な場面で活用可能な強力な手法です。ぜひ、教師なし学習を活用して、データの背後にある潜在的なパターンや規則性を発見し、ビジネスの意思決定や問題解決に役立ててください。

まとめ

教師なし学習は、事前にラベル付けされていないデータから自動的にデータの構造や特徴を学習する機械学習手法です。代表的な手法であるクラスタリングは、類似性に基づいてデータをグループ化することで、顧客セグメンテーションや異常検知などに活用されています。次元削減は、高次元データを低次元空間に変換することで、データの可視化や計算量削減に役立ちます。

教師なし学習を実践する際は、データの前処理や特徴量選択、適切なアルゴリズム選択とハイパーパラメータ調整が重要であり、結果の解釈とビジネス活用への落とし込みが鍵となります。教師なし学習を効果的に活用することで、データの背後にある潜在的なパターンや規則性を発見し、ビジネス上の意思決定や問題解決に役立てることができるでしょう。

教師なし学習に関するよくある質問