클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 비지도 학습(unsupervised learning) 방법 중 하나입니다. 이 방법은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 적용되며, 데이터 내 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 데 유용합니다.

클러스터링의 주요 개념

• 비지도 학습: 클러스터링은 주어진 데이터에서 직접 패턴을 찾아내야 하며, 미리 정의된 답이나 레이블 없이 데이터의 구조를 파악하는 비지도 학습의 한 형태입니다.
• 그룹화: 클러스터링의 목적은 데이터 포인트들을 여러 그룹(클러스터)으로 나누는 것입니다. 각 클러스터는 서로 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들로 구성됩니다.

주요 클러스터링 알고리즘

1. K-평균(K-Means): 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화합니다. 클러스터의 중심(centroid)을 계산하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당하는 과정을 반복하면서 클러스터를 형성합니다.
2. 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering): 개별 데이터 포인트를 개별 클러스터로 간주하고 시작하여, 가장 가까운 클러스터끼리 차례대로 병합해 나가는 방식으로 클러스터를 형성합니다. 이는 덴드로그램이라는 트리 형태의 다이어그램으로 표현될 수 있습니다.
3. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): 밀도 기반 클러스터링으로, 특정 공간 내에 데이터 포인트들이 밀집해 있는 영역을 클러스터로 정의합니다. 이 방법은 클러스터의 형태가 원형이 아니어도 잘 작동합니다.

클러스터링의 응용

• 고객 세분화: 비슷한 구매 패턴이나 선호도를 가진 고객 그룹을 식별합니다.
• 이상치 탐지: 데이터의 대부분과 다르게 동떨어진 포인트를 식별할 수 있습니다.
• 데이터 요약과 감소: 클러스터를 이용해 대규모 데이터 세트를 더 작고 관리하기 쉬운 단위로 요약할 수 있습니다.

클러스터링은 데이터를 탐색하고 이해하는 데 있어 중요한 도구이며, 다양한 분야에서 유용하게 활용됩니다. 실제 데이터에 클러스터링 기법을 적용해보며, 데이터 내 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 경험을 해보는 것이 좋습니다. 클러스터링에 대한 실습이나 더 깊은 이해를 원하시면 언제든지 질문해주세요!