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クラスタリング分析は群分析とも呼ばれ、（サンプルまたは指標の）分類問題を研究するための統計的分析方法であり、同時にデータマイニングにおける重要なアルゴリズムでもあります。
クラスタリング（Cluster）分析はいくつかのパターン（Pattern）から構成されています。通常、パターンは測定値（Measurement）のベクトルであるか、多次元空間内の一点です。
クラスタリング分析は相似性に基づいており、同一クラスタ内のパターン間には、異なるクラスタに属するパターン間よりも多くの相似性があることが特徴です。このため、クラスタリング分析はデータ内の自然なグループやパターンを見つけ出すのに非常に有用です。
クラスタリング（Cluster）分析はいくつかのパターン（Pattern）から構成されています。通常、パターンは測定値（Measurement）のベクトルであるか、多次元空間内の一点です。
クラスタリング分析は相似性に基づいており、同一クラスタ内のパターン間には、異なるクラスタに属するパターン間よりも多くの相似性があることが特徴です。このため、クラスタリング分析はデータ内の自然なグループやパターンを見つけ出すのに非常に有用です。