군집화란? Clustering 쉽게 이해하기!

군집화(Clustering)는 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹(군집)으로 나누는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법이다. 이 기법은 사전에 레이블이 지정되지 않은 데이터를 분석하여, 데이터를 특성에 따라 자동으로 분류한다.

Clustering (군집화)

Clustering의 원리

군집화의 핵심 원리는 데이터 간의 유사성을 측정하여, 유사한 데이터끼리 묶는 것이다. 유사성은 보통 거리 메트릭(예: 유클리드 거리, 코사인 유사도)을 통해 계산된다. 군집화는 이 유사성을 바탕으로 각 데이터 포인트를 하나의 군집에 속하도록 한다.

Clustering 알고리즘

K-Means

K-Means는 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나이다. 사용자는 군집의 개수(K)를 미리 지정해야 하며, 알고리즘은 데이터를 K개의 군집으로 나눈다. K-Means는 간단하고 효율적이지만, 군집의 개수를 사전에 알아야 한다는 단점이 있다.

DBSCAN

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반 군집화 알고리즘이다. 밀도가 높은 데이터 포인트를 중심으로 군집을 형성하며, 노이즈와 이상치를 자동으로 구분할 수 있다.

계층적 군집화

계층적 군집화는 데이터를 트리 구조로 분류한다. 이 방법은 데이터의 계층적 관계를 시각적으로 표현할 수 있는 덴드로그램(Dendrogram)을 생성한다.

Clustering의 활용 사례

• 고객 세분화: 고객 데이터를 분석하여 구매 패턴이나 선호도를 기반으로 그룹화한다.
• 이미지 분류: 유사한 이미지들을 군집화하여 관리하거나 검색에 활용한다.
• 이상 탐지: 네트워크 트래픽이나 금융 거래 데이터에서 이상치를 탐지한다.
• 문서 분류: 텍스트 데이터를 주제나 키워드에 따라 그룹화한다.

Clustering의 장단점

장점

• 사전 지식이 없어도 데이터를 분석할 수 있다.
• 데이터의 패턴과 구조를 발견하는 데 유용하다.
• 노이즈나 이상치 처리에 효과적이다(DBSCAN 등).

단점

• 알고리즘에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다.
• 데이터의 스케일이나 변수 선택에 민감하다.
• 큰 데이터 세트에서는 계산량이 많아질 수 있다.

Clustering 시작하기

Python에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 간단히 군집화를 구현할 수 있다:

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 데이터 생성
data = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# KMeans 모델 생성
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(data)

# 결과 출력
print(kmeans.labels_)
print(kmeans.cluster_centers_)

위 코드는 데이터를 두 개의 군집으로 나누고, 각 데이터 포인트의 군집 레이블과 중심점을 출력한다.

결론

Clustering은 비지도 학습의 강력한 기법으로, 데이터의 패턴과 구조를 이해하는 데 유용하다. 다양한 알고리즘과 활용 사례를 통해, 군집화는 데이터 분석과 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 적절한 알고리즘 선택과 데이터 전처리를 통해 효율적으로 군집화를 수행할 수 있다.