클러스터링 핸드북

1. 클러스터링의 정의와 만들어진 이유

클러스터링(clustering)은 지도학습과 달리, 사전에 정답 레이블 없이 데이터 내에서 유사한 속성을 지닌 데이터 포인트들을 발견해 묶는 비지도 학습 기법입니다. 즉, 주어진 데이터에서 자연스러운 그룹이나 패턴을 찾아내기 위해 고안된 데이터 분석 및 머신러닝 방법론입니다¹². 이러한 클러스터링은 다음과 같은 이유로 고안되었습니다.

• 데이터의 숨겨진 구조 파악: 데이터에 레이블이 없어도 내재된 구조나 집단을 보고 싶을 때 사용됩니다.
• 데이터 압축 및 요약: 비슷한 데이터끼리 묶어 중요한 정보만 추출하고 원래 데이터보다 간편하게 다룰 수 있습니다.
• 탐색적 데이터 분석: 새로운 데이터셋의 특징·트렌드·이상치 탐색에 유리합니다.
• 마켓 세분화(고객 분류), 이미지·패턴 분석, 이상탐지, 의학 연구 등 활용 범위가 매우 넓습니다¹³⁴.

2. 구조 및 핵심 원리

(1) 기본 구조

• 입력: 레이블이 없는 데이터(관측값, 특징값 벡터)
• 유사도/거리 척도: 각 데이터 포인트의 유사성을 측정하는 기준(예, 유클리드 거리, 코사인 유사도 등)
• 알고리즘: 데이터 구조와 목적에 맞는 클러스터링 알고리즘 선택
• 출력: 유사성이 높은 데이터끼리 형성된 ‘클러스터’(집단)의 목록과 각 데이터의 클러스터 할당 정보

(2) 전체 프로세스

1. 데이터 전처리 – 결측값 처리, 정규화, 차원 축소 등
2. 유사도/거리 측정 선택 – 데이터의 특성에 따라 적절한 척도 선택
3. 클러스터링 알고리즘 적용 – 목적에 부합하는 알고리즘 실행
4. 결과 분석 및 평가 – 클러스터의 품질과 의미 해석

3. 클러스터링의 주요 알고리즘 및 종류

클러스터링 기법은 데이터 형태와 목적에 따라 매우 다양하게 나뉩니다. 대표적으로 아래와 같은 카테고리로 분류됩니다⁵⁶⁷:

구분	설명	대표 알고리즘	주요 특성
중심(centroid) 기반	데이터들을 k개의 중심점(centroid) 주변으로 나눔	K-means, K-medoids	속도 빠름, 중심 수(k) 지정 필요 등
밀도(density) 기반	데이터가 많이 밀집된 영역을 클러스터로 정의	DBSCAN, OPTICS, DENCLUE	잡음·이상치에 강함, 복잡한 형태 감지
계층적(hierarchical)	데이터 간의 유사성 기반 트리(덴드로그램) 구조로 분리	Agglomerative, Divisive	군집 수 자동 결정 가능, 큰 데이터에 느릴 수 있음
분포(distribution) 기반	데이터가 혼합 확률분포(예. 가우시안)에서 비롯됐다고 가정	Gaussian Mixture Model	유연한 분포형 군집 가능
퍼지(fuzzy) 클러스터링	한 데이터가 여러 군집에 속할 확률 할당	Fuzzy C-means	중첩·애매한 데이터에 적합
그리드(grid) 기반	다차원 데이터 공간을 격자로 분할 후, 격자 단위로 군집	STING, CLIQUE	대규모 데이터, 고차원 데이터에 유리
제약(constraint) 기반	추가 제약조건 하에서 군집화 진행	제한형 알고리즘	특정 조건(군집 개수, 크기 등) 반영

4. 상세 사용법 및 알고리즘 예시

(1) 대표 알고리즘의 동작 방식 예시

K-means (중심기반)

1. 군집의 개수(k) 임의 지정
2. 각 군집마다 임의로 중심점 선정
3. 모든 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당
4. 각 군집의 중심점을 재계산
5. 할당과 계산을 반복하여 군집 변화가 없을 때 종료

DBSCAN (밀도기반)

1. 주어진 반경(ε) 내에 최소 점 개수(minPts) 이상 존재하면 중심점으로 지정
2. 밀집된 영역을 클러스터로 확장
3. 밀도가 떨어지는 부분(경계/이상치)은 별도 처리

Agglomerative (계층적)

1. 각 데이터 포인트를 각각 하나의 군집으로 초기화
2. 가장 가까운 두 군집을 반복적으로 합침
3. 모든 데이터가 하나의 군집이 될 때까지 반복

5. 실제 활용 예시 (적용 사례)

• 마케팅: 고객 구매 패턴을 기반으로 개인화 추천, 타겟 마케팅, 브랜드 포지셔닝
• 의료/생명과학: 유사한 증상·유전자·환자군 발굴, 질병 아형 분류, 맞춤형 치료
• 이상탐지: 네트워크 보안, 사기거래 탐지, 장치 이상발견¹³⁴
• 이미지/영상 분석: 이미지 분할, 피쳐(속성) 추출, 영상 내 객체 식별
• 사회학/심리학: 집단 특성 분석, 설문 응답자 타이핑, 성격유형 모델링 등

6. 사용 시 주의점 및 베스트 프랙티스

• 알고리즘·거리 척도 선택: 데이터 구조(형태, 분포, 크기, 이상치 등)에 따라 알고리즘과 척도 선택 필요⁸.
• 군집 수 결정: k-means 등은 군집 수를 미리 지정해야 하므로, elbow method, Silhouette score 등으로 최적 개수 탐색
• 정규화/차원축소: 변수 단위 차이 클 경우 정규화 수행, 고차원 데이터는 PCA, t-SNE 등 차원축소 병행
• 결과 검증: Silhouette, Davies-Bouldin, Dunn index 등 내적 평가지표/외적지표로 품질 평가⁸.
• 반복 실험: 파라미터, 알고리즘을 다르게 조합해 결과의 견고성과 해석 가능성 확보

7. 결론 및 클러스터링의 확장성

클러스터링은 데이터 패턴 발견, 집단/분류의 기반 마련, 다양한 산업분야의 데이터 활용에 필수적입니다. 최신 연구에선 고차원·비정형 데이터, 딥러닝 특성과 결합, 실시간 데이터 적용 등으로 발전되고 있습니다. 프로젝트 목적·데이터 환경에 맞는 클러스터링 도입과 해석에 주의를 기울여야 하며, 적절한 사전·사후 처리 및 검증 절차가 중요합니다.

핸드북 요약: 클러스터링은 데이터 내 숨은 구조·패턴을 발견하기 위한 비지도 학습으로, 다양한 알고리즘과 실질적 적용법, 평가 방법을 통해 마케팅·의료·이상탐지·이미지 분석 등 여러 산업에서 활발히 활용되고 있습니다. 데이터의 특성과 목적에 맞는 구조, 사용법, 검증 및 적용 사례까지 통합적으로 이해하고 선택·활용하는 것이 중요합니다.

⁂

Footnotes

1. https://developers.google.com/machine-learning/clustering/overview ↩ ↩² ↩³

2. https://www.ibm.com/think/topics/clustering ↩

3. https://www.geeksforgeeks.org/maths/real-life-applications-of-cluster-analysis/ ↩ ↩²

4. https://encord.com/blog/data-clustering-intro-methods-applications/ ↩ ↩²

5. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/clustering-in-machine-learning/ ↩

6. https://www.analytixlabs.co.in/blog/types-of-clustering-algorithms/ ↩

7. https://developers.google.com/machine-learning/clustering/clustering-algorithms ↩

8. https://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/what-are-the-best-practices-for-clustering-high-dimensional-data/ ↩ ↩²