군집분석(Clustering)이란? #

군집분석, 군집화, 클러스터링(Clustering)은 모두 본질적으로 같은 의미로 사용된다. 통계학에서는 주로 ‘군집분석’이라는 용어를, 기계학습(머신러닝)에서는 ‘클러스터링’이라는 용어를 사용하며, ‘군집화’는 클러스터링의 한국어 번역이다. 패턴인식 분야에서는 클러스터링을 ‘양자화(Quantization)’ 또는 ‘코딩(Coding)‘이라고 부르기도 한다.

실무에서는 "군집화"가 아닌 "클러스터링"이라고 부르는 경우가 더 많다.

클러스터링은 주어진 데이터(개체, 객체)들을 유사한 특성을 가진 그룹(군집, 클러스터)으로 자동으로 묶는 비지도학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나다. 즉, 사전에 정답(레이블)이 없는 데이터에서 데이터 간의 유사성 또는 거리 등을 기준으로 여러 개의 집단으로 나누는 방법이다. 이 과정에서 각 군집 내의 데이터는 서로 비슷하고, 군집 간에는 차이가 크도록 그룹화하는 것이 목표다.

"비지도"는 "지도하지 않는다"라는 뜻이다. 즉 가르치지 않고 학습하게 하는 벙법이다.  가르치지 않고 학습하는 방법은 스스로 학습하게 하는 방법이다.

컴퓨터공학에서 ‘클러스터링’이라는 용어가 서버나 플랫폼을 하나로 묶어 확장성이나 병렬처리를 높이는 기술(예: 서버 클러스터링)을 의미하기도 하지만, 데이터마이닝 및 기계학습에서의 클러스터링은 데이터 자체를 유사성에 따라 분류하는 분석 기법임을 구분해야 한다.

데이터 분석, 데이터마이닝, 마케팅, 생물정보학, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 클러스터링은 널리 활용된다. 예를 들어, 고객 세분화, 문서 분류, 이상치 탐지, 이미지 분할 등에서 중요한 역할을 한다.

본 문서에서는 ‘클러스터링’이라는 용어를 주로 사용하며, 군집분석/군집화와 동의어로 간주한다. 클러스터링은 세그멘테이션(Segmentation) 기법의 일종으로 볼 수 있으며, 데이터마이닝 분야에서 특히 많이 다루어진다.

클러스터링의 주요 특징 #

• 비지도학습(Unsupervised Learning): 정답(레이블) 없이 데이터의 구조를 스스로 발견
• 유사성 기반 그룹화: 거리, 유사도, 밀도 등 다양한 기준으로 그룹을 형성
• 다양한 알고리즘: K-평균(K-means), 계층적 군집화(Hierarchical Clustering), DBSCAN, Gaussian Mixture Model 등 다양한 방법 존재
• 응용 분야: 고객 세분화, 이미지 분할, 문서 분류, 이상 탐지 등

클러스터링은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하고, 데이터의 특성을 이해하는 데 매우 유용한 기법이다. 이후에는 대표적인 클러스터링 알고리즘과 실제 적용 예시를 다룰 예정이다.

클러스터링 알고리즘의 분류 #

• 분할적 군집화: 예를 들면 K-means 알고리즘 등으로 데이터를 미리 정한 클러스터 수로 나눕니다.
• 계층적 군집화: 데이터를 계층적 트리 구조로 나누어 클러스터 간 관계를 표현합니다.
• 밀도 기반 군집화: DBSCAN 등의 알고리즘은 데이터의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하며, 잡음 데이터 처리가 용이합니다.
• 모델 기반 군집화: Gaussian Mixture Models와 같이 확률 모델을 활용하여 데이터를 분류할 수 있습니다.

클러스터링의 응용 분야 #

• 고객 세분화: 소비자 데이터를 분석하여 유사한 특성의 고객 그룹을 도출합니다.
• 이미지 분할: 이미지 내 다양한 영역을 자동으로 식별하고 분리합니다.
• 문서 분류: 텍스트 문서를 주제별로 군집화하여 의미있는 그룹으로 분류합니다.
• 이상치 탐지: 정상 데이터 패턴과 다른 이상치를 식별하여 문제점을 파악합니다.

클러스터링은 이러한 다양한 알고리즘과 응용 분야를 통해 데이터의 숨겨진 통찰을 얻는 중요한 도구입니다.