클러스터링 개념 과 종류

클러스터링 개념

클러스터링은 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 데이터 마이닝 기법입니다.
데이터 포인트들을 서로 비슷한 특징을 가진 그룹인 클러스터로 묶는 것이 목표입니다.
이를 통해 데이터의 내재된 구조나 유사성을 파악하고, 데이터를 이해하고 해석하는 데 도움을 줍니다.

클러스터링 기술

클러스터링은 다양한 기술과 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.
주로 데이터 포인트 간의 거리나 유사성을 기반으로 클러스터를 형성합니다.
일반적으로 유클리드 거리나 코사인 유사도와 같은 거리 측정 기법을 사용하며, 클러스터링 알고리즘은 데이터 간의 유사성을 최대화하고 클러스터 간의 유사성을 최소화하는 방식으로 작동합니다.

클러스터링 종류

다양한 알고리즘이 있지만 일반적인 클러스터링 종류를 정리해봤습니다.

• 계층적 클러스터링: 클러스터를 계층적으로 구성하며, 트리 구조로 표현합니다.
  클러스터 간의 유사성을 기반으로 계층을 형성합니다.
• K-평균 클러스터링: 클러스터의 수(K)를 사용자가 정의하고, 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다.
• 밀도 기반 클러스터링: 데이터 밀도를 기준으로 클러스터를 형성합니다.
  밀도가 높은 영역을 클러스터로 인식하고, 저밀도 영역을 구분합니다.
• 모델 기반 클러스터링: 확률 모델이나 통계 모델을 사용하여 클러스터를 형성합니다.
  데이터가 모델에 잘 맞는 클러스터에 할당됩니다.

클러스터링 분석이란

클러스터링 분석은 클러스터링 결과를 해석하고 이해하는 과정입니다.
주요한 작업은 클러스터 간의 차이를 식별하고, 각 클러스터의 특성을 파악하는 것입니다. 이를 통해 유사한 그룹을 형성하는 데이터를 분류하고, 각 클러스터의 특징을 이해할 수 있습니다.

클러스터링 모델이란

클러스터링 모델은 데이터를 클러스터로 그룹화하는 수학적 또는 통계적 모델을 의미합니다. 주어진 데이터에 가장 적합한 클러스터링 모델을 선택하여 사용합니다. 예를 들어, K-평균 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하는 모델입니다.

클러스터링 기법

클러스터링은 다양한 기법을 사용하여 수행됩니다.
일반적으로 사용되는 기법을 아래 리스트를 통해 알아보겠습니다.

• 거리 기반 클러스터링: 데이터 포인트 간의 거리를 측정하여 유사한 데이터를 클러스터로 그룹화합니다.
• 거밀도 기반 클러스터링: 데이터 포인트 주변의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성합니다.
• 거그래프 기반 클러스터링: 데이터를 그래프로 표현하고, 그래프의 구조를 기반으로 클러스터를 형성합니다.

클러스터링 알고리즘

클러스터링 알고리즘은 데이터를 클러스터로 그룹화하기 위한 절차입니다. 일반적으로 사용되는 클러스터링 알고리즘을 아래에서 알아보겠습니다.

• K-평균 알고리즘: 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하는 알고리즘입니다.
• 계층적 클러스터링 알고리즘: 계층적인 구조로 클러스터를 형성하는 알고리즘입니다.
• DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링을 수행하는 알고리즘으로, 밀도가 높은 지역을 클러스터로 인식합니다.

K-평균 알고리즘에 대해서 더 자세히 알아보겠습니다.

K-평균(K-means) 알고리즘

주어진 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하는 알고리즘입니다.
데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 대용량 데이터셋에도 적용이 가능합니다.
각 클러스터의 중심과 데이터 포인트 간의 거리를 최소화하는 방식으로 작동합니다.

K-평균 알고리즘의 작동 과정

• 초기화: 사용자는 클러스터의 개수 K를 결정해야 합니다.
  K개의 초기 중심(centroid)을 임의로 선택합니다.
  이 중심은 데이터 포인트의 특징 범위 내에서 선택됩니다.
• 할당 단계 (Assignment step): 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당합니다.
  일반적으로 유클리드 거리를 사용하여 데이터 포인트와 중심 사이의 거리를 계산합니다. 각 데이터 포인트는 해당 중심에 소속됩니다.
• 업데이트 단계 (Update step): 할당된 데이터 포인트들을 기반으로 새로운 중심을 계산합니다.
  각 클러스터의 중심은 해당 클러스터에 속한 데이터 포인트의 평균으로 계산됩니다.
• 할당 및 업데이트 단계를 반복 수행 할당 단계에서 데이터 포인트의 할당을 업데이트합니다.
  업데이트 단계에서 중심을 업데이트합니다.
  두 단계를 반복하면서 중심과 데이터 포인트 간의 거리를 최소화하는 클러스터 할당과 중심 업데이트가 수렴할 때까지 반복합니다.
• 알고리즘이 수렴하면 클러스터링이 완료됩니다.
  중심과 데이터 포인트 간의 거리가 더 이상 변하지 않거나, 미리 정의한 반복 횟수에 도달하면 알고리즘은 종료됩니다.
  최종 결과는 각 데이터 포인트의 할당된 클러스터로 구성됩니다.

K-평균 알고리즘 주의점

K-평균 알고리즘은 비교적 간단하면서도 효과적인 클러스터링 알고리즘이지만, 몇 가지 주의점이 있습니다.

• 초기 중심의 임의성에 따라 알고리즘의 결과가 달라질 수 있습니다.
• 클러스터의 개수 K를 사전에 지정해야 하므로, 올바른 K값을 선택하는 것이 중요합니다.
  잘못된 K값이 선택되면 원하는 클러스터링 결과를 얻기 어렵거나 해석이 어려운 결과가 나올 수 있습니다.

클러스터링 인덱스

클러스터링 인덱스는 클러스터링 결과의 품질을 측정하기 위한 지표입니다.
클러스터 내의 응집도(cohesion)와 클러스터 간의 분리도(separation)를 고려하여 클러스터링의 효율성을 평가합니다.
일반적으로 실루엣 지수(Silhouette Index)나 Dunn 지수(Dunn Index)와 같은 지표가 사용됩니다.