クラスタリングは、学習させるという言い方をするの？
一般的には、「クラスタリング」はデータを類似性に基づいてグループ化する手法を指し、「学習させる」という言い方はあまり一般的ではありません。なぜなら、クラスタリングは教師なし学習の一種であり、モデルによる予測や分類といった教師あり学習のように、明示的に訓練データを使用してモデルを学習させるわけではないからです。
クラスタリングは、データポイント間の類似性や距離を評価し、その類似性に基づいてデータをグループ化します。この過程では、事前にラベル付けされた正解データを使用する必要がなく、データの構造やパターンを自動的に発見します。そのため、クラスタリングは、データの構造を理解したり、異なるグループの特性を比較したりするための手法として使用されます。
代わりに、「クラスタリングを適用する」「クラスタリングを実行する」「データをクラスタリングする」といった言い方が一般的です。これらの表現は、クラスタリングが教師なし学習であることを強調し、データのグループ化プロセスをより正確に表現します。