클러스터링은 무엇인가!? (신기한 알고리즘?)

클러스터링(Clustering)은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘입니다. 클러스터링은 데이터 마이닝, 이미지 처리, 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 생물 정보학 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

클러스터링은 데이터들을 서로 다른 그룹으로 나누는 작업을 수행합니다. 이때 각각의 그룹은 서로 다른 특징을 가지고 있으며, 그룹 내의 데이터들은 서로 유사한 특성을 가지고 있습니다. 클러스터링 알고리즘은 데이터들 사이의 거리를 측정하여 서로 다른 클러스터를 형성합니다. 이후에는 각각의 클러스터에 대해 대표적인 데이터를 선택하거나, 클러스터링 결과를 시각화하여 분석하게 됩니다.

일반적으로 클러스터링 알고리즘은 k-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 있습니다. 각각의 알고리즘은 데이터셋의 특성과 목적에 따라 선택되며, 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

더 자세하게 들여보자면 클러스터링은 데이터의 유사성에 따라 데이터를 서로 다른 그룹으로 나누는 것을 말합니다. 유사성을 측정하는 방법은 데이터의 특성에 따라 다양합니다. 예를 들어, 데이터가 벡터 형태로 표현되는 경우, 데이터간의 거리를 측정하여 클러스터를 형성할 수 있습니다.

클러스터링의 목적은 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 서로 다른 그룹으로 나누는 것입니다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고, 데이터간의 유사성이나 차이점을 파악할 수 있습니다. 클러스터링은 비지도 학습 방법이기 때문에 라벨링된 데이터가 없어도 수행할 수 있으며, 대부분의 경우 데이터 마이닝, 이미지 처리, 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 생물 정보학 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

클러스터링 알고리즘에는 여러 가지가 있지만, 그 중에서도 가장 많이 사용되는 알고리즘은 k-means입니다. k-means 알고리즘은 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 알고리즘으로, 클러스터의 개수 k는 사용자가 지정해야 합니다. k-means 알고리즘은 각 데이터가 속한 클러스터의 중심을 찾아가는 과정을 반복하며, 최종적으로 각 데이터가 속한 클러스터를 결정합니다.

또 다른 알고리즘으로는 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)이 있습니다. 계층적 클러스터링은 클러스터간의 거리를 계산하여 이를 토대로 클러스터를 트리 구조로 나타내는 방법입니다. 이 트리 구조를 dendrogram이라고 부르며, dendrogram을 사용하면 클러스터링 결과를 시각화할 수 있습니다.

마지막으로, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하는 알고리즘입니다. DBSCAN 알고리즘은 밀도가 높은 영역을 클러스터로 형성하며, 밀도가 낮은 영역은 노이즈로 처리합니다.

각각의 클러스터링 알고리즘은 데이터셋의 특성과 목적에 따라 선택되며, 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.