🔍 判別分析とは？
スーパーで果物を仕分けるときや、新入生を文系・理系に分けるとき。
人間の直感でやっているような“仕分け作業”を、データを使って科学的にやる方法があるんです。
それが「判別分析（Discriminant Analysis）」。
どんな特徴があれば、Aのグループ？Bのグループ？
それを過去のデータから学び、新しいものを判断できるようにするのがこの手法の面白いところ。
今回は、判別分析の考え方を「果物の仕分け」「学生の分類」など身近な例でやさしく解説していきます！
🍎 例えるなら…果物仕分けゲーム！
あなたの目の前に、こんな果物があります👇
- 赤くて丸い → りんご？
- 黄色くて細長い → バナナ？
- オレンジ色でちょっとデコボコ → みかん？
このとき、
形・色・重さなどの特徴をもとに「これは○○だ！」と仕分けするのが判別分析の考え方です。
🧠 もっと現実的な例で！
🎓 例：学生を「文系・理系」に分類したい
ある学校に以下のようなデータがあります。
| 学生 | 数学の点数 | 国語の点数 | 専攻 |
|---|---|---|---|
| Aくん | 90 | 60 | 理系 |
| Bさん | 40 | 85 | 文系 |
| Cくん | 75 | 70 | 理系 |
| Dさん | 50 | 80 | 文系 |
ここに、新しく**Eさん（数学70点・国語65点）**が入学してきました。
この人は「文系？理系？」どっちに向いている？
➡ こういうときに過去のデータをもとにして分類ルールを作り、新しい人を判別するのが判別分析です。
🧰 判別分析の使いどころ
| 分野 | 活用例 |
|---|---|
| 採用 | 適性テストの結果から「営業向き？研究向き？」を判定 |
| 医療 | 症状や検査結果から「病気のタイプ」を分類 |
| 製造 | 製品の寸法や重量から「合格品／不良品」を見分ける |
| マーケティング | 購買履歴から「この人はA商品とB商品、どちらを買いそうか？」を予測 |
🎯 判別分析とクラスター分析の違い
| 項目 | 判別分析 | クラスター分析 |
|---|---|---|
| 目的 | 分類ルールを作る | グループを自動で見つける |
| グループの情報 | あらかじめ分かっている | まったく分からない状態 |
| 使い方 | 新しいデータを判定するため | データの構造を探るため |
✨ まとめ
- 判別分析は、「どのグループに分類するか？」を予測する分析手法
- 過去のデータから分類ルールを作って、新しいデータに適用する
- 医療・製造・採用など、実生活やビジネスで幅広く使われている！
