k-means 알고리즘이란 무엇인가? 장단점은? (클러스터링)

 

k-means는 가장 많이 사용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. k-means는 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 알고리즘으로, 클러스터의 개수 k는 사용자가 지정해야 합니다.

k-means 알고리즘은 다음과 같은 과정을 거칩니다.

1.초기 클러스터 중심 선택
사용자가 지정한 클러스터의 개수 k에 따라 임의로 k개의 중심점을 선택합니다.

 

2.데이터 포인트와 가까운 중심점에 할당
각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당합니다.

 

3.클러스터 중심 재계산
각 클러스터의 중심점을 해당 클러스터에 속한 데이터 포인트들의 평균값으로 재계산합니다.

 

4.클러스터 재할당
모든 데이터 포인트를 다시 가장 가까운 클러스터 중심점에 할당합니다.

 

5.수렴 여부 판단
클러스터 할당이 더 이상 변하지 않으면 알고리즘이 수렴한 것으로 판단하고 종료합니다. 그렇지 않으면 3~4단계를 반복합니다.

 

k-means 알고리즘은 위와 같은 단계를 반복하며 클러스터링을 수행합니다. 이 알고리즘은 계산이 비교적 간단하고 빠르게 수행될 수 있기 때문에 대용량 데이터셋에서도 사용이 가능합니다. 하지만 초기 클러스터 중심 선택에 따라 수렴 결과가 달라질 수 있기 때문에, 결과에 따라 여러번 수행해보고 가장 좋은 결과를 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

 

 

k-means 장단점

 

장점:
계산이 비교적 간단하고 빠르게 수행될 수 있어 대용량 데이터셋에서도 사용이 가능합니다.
결과를 해석하기 쉽고 시각화하기 적합합니다.
클러스터링 결과가 명확하게 구분되는 경우에 효과적입니다.
클러스터 개수를 지정할 수 있어 사용자가 원하는 대로 클러스터링을 조절할 수 있습니다.

 

단점:
초기 클러스터 중심 선택에 따라 수렴 결과가 달라질 수 있습니다.
이상치(Outlier)에 민감합니다. 이상치가 있는 경우 클러스터링 결과가 크게 왜곡될 수 있습니다.
클러스터 개수 k를 사용자가 지정해야 하기 때문에, 올바른 k를 선택하기 어려울 수 있습니다.
클러스터 크기가 서로 다를 경우에는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
데이터의 형태에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.

 

이러한 장단점을 고려하여, k-means 알고리즘은 클러스터링 문제에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.