클러스터링이란(Clustering)

• 데이터 분석의 세계에서 클러스터링은 꽤 중요한 개념이다.
• 클러스터링은 사실상 데이터의 자연스러운 그룹을 찾아내는 방법으로, 비지도 학습 알고리즘의 한 종류다.

그럼 이제 클러스터링에 대해 더 자세히 알아보자.

클러스터링이란

• 데이터가 많아질수록, 그 안에서 패턴을 찾거나 유의미한 인사이트를 발견하는 것은 쉽지 않다. 이럴 때 클러스터링이 큰 도움이 된다.

• 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 같은 그룹으로 묶는 것이다.

• 이 그룹들을 '클러스터'라고 부른다. 클러스터링은 이런 방식으로 대규모 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 그룹으로 분할한다.

• 클러스터링의 핵심 아이디어는 클러스터 내의 데이터 포인트들은 서로 유사하고

• 다른 클러스터의 데이터 포인트와는 서로 다르다는 것이다.

• 그럼 '유사성'은 어떻게 정의할까? 이는 문제에 따라 다르다.

• 예를 들어, 거리 기반의 클러스터링에서는 유사성이 두 데이터 포인트 간의 거리로 측정될 수 있다.

클러스터링 활용분야

클러스터링은 다양한 분야에서 활용된다.

• 예를 들어, 마케팅에서는 고객 분류, 이미지 처리에서는 이미지 세분화, 텍스트 분석에서는 문서 분류 등에 클러스터링이 활용된다.

클러스터링 알로리즘

클러스터링 알고리즘에는 여러 종류가 있다.

• 대표적인 것으로는 K-means, DBSCAN, 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering) 등이 있다.
• 이들 알고리즘은 각각 다른 방식으로 클러스터를 형성한다.
• 예를 들어, K-means는 미리 정해진 클러스터 수(K)에 대해 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당하는 방식으로 클러스터를 형성한다.

클러스터링 활용도

• 클러스터링은 그 자체로도 유용하지만, 다른 머신러닝 작업의 전처리 단계로도 자주 사용된다.
• 예를 들어, 클러스터링을 통해 생성된 클러스터를 새로운 피처로 사용하여
• 지도 학습 모델의 성능을 향상시키는 등의 작업에 활용할 수 있다.

이처럼 클러스터링은 데이터 분석의 중요한 도구로, 복잡한 데이터를 이해하는 데 큰 도움을 준다.
데이터의 복잡성을 줄이고, 숨겨진 패턴을 발견하며, 데이터를 더 유용하게 만들 수 있는 강력한 기술이다.