はじめに

これまでクラスタリングなど教師なし学習（Unsupervised Learning）の基本を学んできました。
今回はさらに一歩踏み込んで、
教師なし学習の実践的な応用例を紹介します。

この記事では、

• 異常検知（Anomaly Detection）
• 次元削減（Dimensionality Reduction） という2つの重要な応用分野を、やさしく解説します！

教師なし学習の応用とは？

教師なし学習は、ラベル（正解データ）なしでデータを解析する手法です。
分類や回帰のように「答え」がない代わりに、
データのパターンを自動で発見することを目的としています。

特に実社会では、

• 「未知のパターンを見つけたい」
• 「異常な振る舞いを早期に検知したい」
  というニーズが強く、教師なし学習が活躍します。

1. 異常検知（Anomaly Detection）

異常検知とは？

異常検知とは、
通常のパターンから外れたデータ（異常値）を発見する手法です。

• 正常データが大量にあり
• 異常データはごく少ない or ほとんどラベル付けされていない

こんな状況で、「おかしなデータ」を自動で見つけるのが異常検知です。

異常検知の主な用途

• クレジットカードの不正利用検出
• 製造業における故障予兆検知
• 医療分野での異常症例検出
• ネットワーク侵入検知

✅ いずれも「ラベルなし」で学習し、異常を探し出す力が求められます！

異常検知の代表的な手法

• k近傍法ベースの異常検知（KNN-Based）
  → 通常パターンから離れたデータ点を異常とみなす
• Isolation Forest（アイソレーションフォレスト）
  → ランダムな分割を繰り返し、孤立しやすいデータを異常と判定
• One-Class SVM
  → 正常データだけを使って「正常領域」を学習し、その外側を異常とみなす

2. 次元削減（Dimensionality Reduction）

次元削減とは？

次元削減は、
たくさんある特徴量を、より少ない特徴量に圧縮する技術です。

• データを単純化し
• モデルの性能を向上させ
• 可視化しやすくする

といった効果があります。

✅ ここまで学んできたPCA（主成分分析）は代表例です！

主成分分析（PCA）で次元削減！データの本質を捉える方法

次元削減の主な用途

• 2次元・3次元に圧縮して可視化する
• 無駄な特徴量を除去して計算を高速化する
• ノイズを除去してモデルの精度を向上させる

次元削減の代表的な手法

• PCA（Principal Component Analysis）
  → データのばらつき（分散）を最大限に保ちつつ圧縮
• t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
  → 非線形な構造を維持しながら次元圧縮する（特に可視化向き）
• UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）
  → t-SNEに似ているが、より高速で大規模データにも適用可能

教師なし学習応用のポイント

まとめ

• 教師なし学習は、ラベルなしのデータからパターンを発見するために使う
• 異常検知では「正常とは違うデータ」を見つける
• 次元削減では「情報をできるだけ失わずに圧縮する」
• 実社会では、異常検知・次元削減は非常に実用的な技術！

✅ 次回はさらに深く、
「Isolation Forest」や「PCA実装応用」など、実際にPythonで動かして異常検知・次元削減をやってみるステップに進みましょう！

【あわせて読みたい】

🔹 次におすすめの記事

▶

🔹 関連記事

▶クラスタリングとは？教師なし学習の基本をやさしく解説

▶主要6モデルをやさしく解説！線形回帰・ロジスティック回帰・KNN・SVM・決定木・ランダムフォレストとは？

▶分類問題の基礎！混同行列・精度・再現率・F1スコアの正しい使い方

▶主成分分析（PCA）で次元削減！データの本質を捉える方法

🔹 統計自主学習シリーズまとめページはこちら
▶【初心者向け】統計自主学習シリーズまとめ