クラスタリング

クラスタリングとは

クラスタリングは、様々な分野で用いられる概念であり、それぞれの分野で異なる意味を持っています。以下に、それぞれの分野におけるクラスタリングについて詳しく解説します。

計算機科学におけるクラスタリング

計算機科学におけるクラスタリングは、複数のコンピュータを連携させ、あたかも一つの大きなコンピュータとして動作させる技術です。この技術は、高性能な計算能力を必要とする大規模な処理や、システムの信頼性を向上させるために用いられます。

構成要素

ノード: 連携する個々のコンピュータ。
相互接続 (Interconnect): ノード同士を接続するハードウェア。通常、ネットワークインターフェースカード（NIC）、スイッチ、ケーブルなどで構成されます。

相互接続の選択

相互接続の選択は、アプリケーションの性質によって異なります。ノード間での頻繁な通信が必要なアプリケーションでは、高速な相互接続が不可欠です。

利用目的

信頼性の向上: 一部のノードが故障した場合でも、他のノードが処理を引き継ぎ、システム全体の可用性を維持します。
高性能化: 複数のコンピュータの計算能力を合算することで、単一のコンピュータでは実現困難な高性能処理を可能にします。

詳細については、コンピュータ・クラスターを参照してください。

統計学におけるクラスタリング

統計学におけるクラスタリングは、データ解析手法の一つであり、データを類似性に基づいてグループ分けする手法です。クラスタ解析、クラスター分析とも呼ばれます。

適用分野

機械学習、データマイニング、パターン認識、画像解析、バイオインフォマティクスなど、幅広い分野で利用されています。

目的

データ集合を、いくつかの部分集合（クラスタ）に分割し、各クラスタに含まれるデータが、ある共通の特徴を持つようにします。

特徴

類似性: 同じクラスタに属するデータは、互いに類似している。
距離尺度: データ間の近さを測る尺度を用い、近しいデータ同士をグループ化する。

詳細については、データ・クラスタリングを参照してください。

人口統計学におけるクラスタリング

人口統計学におけるクラスタリングは、民族、経済、宗教などの要因に基づいて、人口の集合体を分類する概念です。この分類は、社会構造や人口動態を理解する上で重要な役割を果たします。

分類要素

民族: 特定の民族的背景を持つ人々のグループ。
経済: 所得、職業、教育水準などに基づいたグループ。
* 宗教: 同じ宗教を信仰する人々のグループ。

その他

詳細については、曖昧さ回避ページ クラスター も参照してください。

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