[파이썬/머신러닝] 비지도 학습 군집의 개념

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝의 주요한 분야 중 하나로, 입력 데이터에서 유용한 정보를 추출하거나 패턴을 찾아내지만, 명시적인 출력 레이블이나 정답 없이 학습을 수행하는 방법입니다. 비지도 학습의 핵심 목표 중 하나는 군집화(Clustering)입니다.

군집화(Clustering)의 개념

군집화는 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 과정입니다. 이러한 그룹을 클러스터(Cluster)라고 하며, 클러스터 내의 데이터 포인트는 서로 비슷하고, 다른 클러스터의 데이터 포인트와는 구별됩니다. 군집화는 데이터의 내재된 구조나 패턴을 발견하는 데 유용하며, 데이터 세트를 이해하고, 정리하며, 요약하는 데 도움을 줍니다.

비지도 학습에서 군집화의 역할

데이터 탐색 및 이해: 군집화를 통해 대규모 데이터 세트의 구조와 관계를 파악할 수 있으며, 이는 데이터를 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다.

패턴 인식: 데이터에서 반복되는 패턴이나 구조를 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 세분화에서 비슷한 구매 행동을 보이는 고객 그룹을 식별할 수 있습니다.

이상치 탐지: 군집화 과정에서 대부분의 데이터 포인트와 크게 다른 특성을 가진 포인트(이상치)를 식별할 수 있습니다. 이는 이상 탐지, 사기 탐지 등에 활용됩니다.

차원 축소: 군집화는 높은 차원의 데이터를 저차원의 클러스터 표현으로 요약할 수 있으며, 이는 데이터의 복잡성을 줄이고, 시각화를 용이하게 합니다.

 

군집화 알고리즘 예시

K-means: 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나로, 데이터를 K개의 클러스터로 나눕니다.
계층적 군집화(Hierarchical Clustering): 클러스터의 계층 구조를 생성하며, 클러스터를 점진적으로 병합하거나 분할합니다.
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): 밀도 기반 군집화로, 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성합니다.
비지도 학습의 군집화는 레이블이 없는 데이터에서 유의미한 인사이트를 얻거나, 데이터의 구조를 파악하기 위해 광범위하게 사용됩니다. 데이터 과학, 시장 분석, 이미지 처리, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

군집(Clustering)과 k-means는 데이터 마이닝과 기계 학습에서 널리 사용되는 개념과 알고리즘입니다. 이들은 데이터를 자연스럽게 그룹화하여 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 동일한 그룹으로 분류하는 비지도 학습의 한 형태입니다.

k-means 알고리즘

 

k-means는 가장 널리 사용되는 군집 알고리즘 중 하나로, 사전에 지정된 k개의 클러스터로 데이터를 분류합니다. 알고리즘의 목표는 클러스터 내의 분산을 최소화하면서 데이터 포인트를 클러스터에 할당하는 것입니다. k-means 알고리즘의 기본 단계는 다음과 같습니다:

1. 초기화: 먼저 k개의 초기 중심(centroid)을 데이터 포인트 중에서 무작위로 선택하거나 다른 방법으로 정합니다. 이 중심들은 각각의 클러스터를 대표합니다.
2. 할당 단계: 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당하여 클러스터를 형성합니다. 보통 유클리드 거리를 사용하여 가장 가까운 중심을 찾습니다.
3. 업데이트 단계: 할당된 데이터 포인트들을 바탕으로 각 클러스터의 중심을 다시 계산합니다. 즉, 각 클러스터 내 데이터 포인트들의 평균 위치로 중심을 이동합니다.
4. 수렴: 할당과 업데이트 단계를 반복하며, 클러스터의 할당이 더 이상 변하지 않을 때까지(또는 다른 수렴 조건을 만족할 때까지) 계속됩니다.

 

k-means 알고리즘은 비교적 이해하기 쉽고 구현이 간단하며, 많은 실제 문제에 효과적으로 적용될 수 있습니다. 하지만 k값을 사전에 지정해야 한다는 단점이 있으며, 클러스터의 형태가 구형이 아닌 경우나 클러스터 크기가 서로 매우 다른 경우에는 성능이 저하될 수 있습니다. 또한 초기 중심값의 선택에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문에, 여러 번 실행하여 최적의 결과를 선택하는 것이 일반적인 접근 방법입니다.