클러스터링 기법 소개, 알고리즘 종류, 사용 예시

클러스터링 기법이란?

클러스터링은 비지도 학습(unsupervised learning) 방법의 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정입니다. 이때 이 그룹을 '클러스터'라고 합니다. 클러스터링은 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견하고, 유사한 데이터를 함께 그룹화하여 이해하기 쉽게 만드는 데 사용됩니다. 클러스터링의 목적은 데이터 안에 숨겨진 구조를 찾아내거나 유사한 데이터를 동일한 집단으로 묶어서 데이터를 보다 이해하기 쉽게 하기 위한 것입니다. 

 

관련 알고리즘 종류

다양한 클러스터링 알고리즘이 있지만, 그 중 몇 가지 대표적인 알고리즘에 대해 설명하겠습니다. 첫째, K-Means 클러스터링입니다. 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하는 것입니다. 각 클러스터는 중심(centroid)을 가지며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심에 할당됩니다. 이 기법의 장점은 계산 효율성이 좋고 구현이 간단하며, 대용량 데이터셋에 적합합니다. 반면 초기 클러스터 중심의 선택에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문에 클러스터의 개수 K를 정하는 것이 매우 중요하고 centroid를 기반으로 그룹핑이 되기 때문에 원형이 아닌 집단에 대해서 클러스터링이 어려운 점이 있습니다. 두 번째, DBSCAN 기법입니다. DBSCAN은 Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise의 줄임말입니다. 알고리즘 핵심은 데이터의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하며, 데이터가 밀집된 지역으로 클러스터를 형성하고, 드문 지역은 노이즈로 간주하는 방법입니다. 이 기법의 장점은 노이즈에 강하다는 특징이 있으며, 클러스터의 모양이나 크기에 덜 민감합니다. 또 둥글게 생긴 집단뿐만 아니라 곡선으로 생긴 특이한 모양의 집단도 클러스터링으로 분리가 가능하다는 이점이 있습니다. 주의 사항은 초기 파라미터 설정이 중요하고 데이터의 밀도에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 마지막으로 Gaussian Mixture Model (GMM)입니다. 이 기법은 확률 분포 기반으로 클러스터링을 진행합니다. 즉 데이터가 여러 개의 가우시안 분포로 구성되어 있다고 가정하며, 각 가우시안 분포를 하나의 클러스터로 간주합니다. 따라서 클러스터의 유연한 모델링이 가능하며 소프트 클러스터링이 가능합니다. 단점으로는 초기 파라미터 세팅이 중요하며, 이상값에 민감할 수 있습니다.

 

활용 예시

클러스터링은 다양한 분야에서 적용되며 몇 가지 사용 예시는 다음과 같습니다. 첫째, 고객 세분화에 사용됩니다. 비슷한 구매 패턴이나 행동을 보이는 고객 그룹을 식별하여 개별화된 마케팅 전략을 수립하는데 활용할 수 있습니다. 이때 K-Means 클러스터링 기법을 활용해서 고객들을 여러 세그먼트로 나눌 수 있으며, 각 세그먼트에 대한 특성을 해석할 수 있고 맞춤 개별화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 둘째, 이상치 탐지에 활용될 수 있습니다. 비정상적인 활동을 하는 데이터 이상치를 찾아낼 수 있습니다. DBSCAN과 같은 클러스터링 알고리즘을 사용하여 데이터의 밀집된 영역을 클러스터로 나누고, 드문 지역을 이상치로 간주할 수 있습니다. 셋째, 이미지 분류에 사용 가능합니다. 비슷한 시각적 특성을 가진 이미지를 클러스터로 묶어 유사한 이미지를 찾거나, 이미지 데이터를 구조화할 수 있습니다. 넷째, 자연어 처리에 활용됩니다. 비슷한 주제나 의미를 지진 문서를 클러스터로 그룹화하여 텍스트 데이터를 이해하고 분류할 수 있습니다. 다섯째, 금융 거래 분석을 통해 정상 그룹과 다른 이상한 특징을 보이는 그룹을 발견할 수 있고 사기 탐지에 활용될 수 있습니다. K-Means 기법이나 GMM을 활용하여 거래 패턴이 유사한 고객을 클러스터로 묶어 내고 나머지 기존 패턴과 다른 패턴이 보이는 그룹을 분석하는 방법입니다. 마지막으로 소셜 미디어 토픽 모델링에 사용할 수 있습니다. 비슷한 주제나 관심사를 가진 사용자들을 클러스터로 그룹화하여 타깃 마케팅이나 콘텐츠 전략을 수립할 수 있을 것입니다. 예시와 같이 클러스터링 기법을 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.