머신러닝 클러스터링 기본 개념

클러스터링은 비지도 학습의 한 유형으로, 데이터셋 내에서 유사한 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 데 사용됩니다. 이 글에서는 클러스터링의 기본 개념, 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례를 소개합니다. 클러스터링을 이해하고 활용하는 데 필요한 핵심 사항을 알아봅니다.

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🧩 클러스터링이란? (What is Clustering?)
클러스터링은 데이터 포인트들을 유사한 그룹(클러스터)으로 묶는 비지도 학습 방법입니다. 여기서 '유사성'은 거리, 밀도, 간격 등 다양한 기준으로 정의될 수 있습니다. 클러스터링의 목표는 클러스터 내의 데이터 포인트들은 서로 유사하고, 다른 클러스터에 속한 데이터 포인트들과는 상이하도록 그룹을 형성하는 것입니다. 클러스터링은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하고, 데이터를 이해하는 데 도움을 줍니다.

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🧮 클러스터링 알고리즘 (Clustering Algorithms)
다양한 클러스터링 알고리즘이 존재하며, 각각의 알고리즘은 고유한 방식으로 데이터의 구조를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-평균(K-Means), 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering), DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 등이 있습니다.

• K-평균 (K-Means): K-평균 알고리즘은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 방법입니다. 각 클러스터의 중심(centroid)을 찾고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당합니다. 이 과정을 반복하여 클러스터 중심을 업데이트하고, 클러스터 멤버십을 재할당합니다. K-평균은 구현이 간단하고 빠르지만, 클러스터의 모양이 원형에 가깝고, 클러스터 크기가 유사할 때 가장 잘 작동합니다.
• 계층적 클러스터링 (Hierarchical Clustering): 계층적 클러스터링은 데이터 포인트들을 계층적인 클러스터 트리로 구성하는 방법입니다. 병합 방식(agglomerative)과 분할 방식(divisive)이 있으며, 병합 방식은 각 데이터 포인트를 개별 클러스터로 시작하여 가장 유사한 클러스터끼리 병합해 나가는 방식입니다. 반면, 분할 방식은 전체 데이터셋을 하나의 클러스터로 시작하여 클러스터를 점차 분할해 나가는 방식입니다.
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 포인트가 밀집된 영역을 클러스터로 묶습니다. 노이즈로 취급되는 데이터 포인트를 효과적으로 처리할 수 있으며, 클러스터의 모양이 불규칙해도 잘 작동합니다. DBSCAN은 특정 반경(epsilon) 내에 최소 개수(minPts) 이상의 데이터 포인트를 포함하는 핵심 포인트(core point)를 기준으로 클러스터를 확장합니다.

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📊 클러스터링 평가 지표 (Clustering Evaluation Metrics)
클러스터링 결과의 품질을 평가하기 위해 다양한 지표가 사용됩니다. 실루엣 계수(Silhouette Coefficient), Davies-Bouldin 지수(Davies-Bouldin Index), Calinski-Harabasz 지수(Calinski-Harabasz Index) 등이 대표적입니다.

• 실루엣 계수 (Silhouette Coefficient): 실루엣 계수는 각 데이터 포인트가 자신의 클러스터 내에서 얼마나 잘 클러스터링되었는지, 그리고 다른 클러스터와 얼마나 분리되었는지를 측정합니다. -1에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 클러스터링이 잘 되었다는 의미입니다.
• Davies-Bouldin 지수 (Davies-Bouldin Index): Davies-Bouldin 지수는 클러스터 간의 분리도와 클러스터 내의 응집도를 평가합니다. 값이 작을수록 클러스터링이 잘 되었다는 의미입니다.
• Calinski-Harabasz 지수 (Calinski-Harabasz Index): Calinski-Harabasz 지수는 클러스터 간의 분산과 클러스터 내의 분산을 비교합니다. 값이 클수록 클러스터링이 잘 되었다는 의미입니다.

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💻 클러스터링 예제 코드 (Clustering Example Code)

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])

# K-평균 클러스터링
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0, n_init = 'auto').fit(X)

# 클러스터 레이블 출력
print(kmeans.labels_)

# 클러스터 중심 출력
print(kmeans.cluster_centers_)

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✨ 클러스터링 활용 사례 (Clustering Applications)
클러스터링은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 고객 세분화(customer segmentation), 이미지 분할(image segmentation), 문서 클러스터링(document clustering), 이상 탐지(anomaly detection) 등에 사용될 수 있습니다.

• 고객 세분화 (Customer Segmentation): 고객 데이터를 클러스터링하여 유사한 특성을 가진 고객 그룹을 식별합니다. 이를 통해 마케팅 전략을 맞춤화하고, 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 이미지 분할 (Image Segmentation): 이미지의 픽셀을 클러스터링하여 이미지를 여러 영역으로 분할합니다. 이를 통해 객체 인식, 이미지 압축, 의료 영상 분석 등에 활용할 수 있습니다.
• 문서 클러스터링 (Document Clustering): 문서들을 클러스터링하여 유사한 주제의 문서를 그룹으로 묶습니다. 이를 통해 정보 검색, 문서 요약, 텍스트 마이닝 등에 활용할 수 있습니다.
• 이상 탐지 (Anomaly Detection): 정상 데이터와 다른 특성을 가진 이상 데이터를 클러스터링을 통해 식별합니다. 이를 통해 사기 탐지, 시스템 모니터링, 품질 관리 등에 활용할 수 있습니다.

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🤔 클러스터링 시 주의사항 (Cautions When Clustering)
클러스터링을 수행할 때 몇 가지 주의사항을 고려해야 합니다. 데이터 전처리, 적절한 클러스터링 알고리즘 선택, 클러스터 개수 결정 등이 중요합니다.

• 데이터 전처리 (Data Preprocessing): 클러스터링 알고리즘은 데이터의 스케일에 민감할 수 있습니다. 따라서 데이터를 정규화하거나 표준화하는 전처리 과정이 필요할 수 있습니다.
• 적절한 클러스터링 알고리즘 선택 (Choosing the Right Clustering Algorithm): 데이터의 특성에 따라 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택해야 합니다. K-평균은 클러스터의 모양이 원형에 가까울 때 잘 작동하고, DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링에 적합합니다.
• 클러스터 개수 결정 (Determining the Number of Clusters): 클러스터 개수를 결정하는 것은 클러스터링의 중요한 부분입니다. 엘보우 방법(Elbow Method), 실루엣 분석(Silhouette Analysis) 등을 사용하여 최적의 클러스터 개수를 결정할 수 있습니다.

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핵심 용어 요약:

• 클러스터링 (Clustering): 유사한 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 비지도 학습 방법.
• K-평균 (K-Means): 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 알고리즘.
• DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링 알고리즘.
• 실루엣 계수 (Silhouette Coefficient): 클러스터링 품질 평가 지표.
• 고객 세분화 (Customer Segmentation): 클러스터링을 이용한 고객 그룹 식별.