클러스터링의 기초: K-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 비교
클러스터링(Clustering)은 비슷한 데이터끼리 그룹을 만드는 비지도 학습 기법입니다. 다양한 클러스터링 알고리즘이 존재하는데, 이들은 각기 다른 특성과 장점이 있어 데이터 분석에 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 오늘은 K-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN의 세 가지 대표적인 클러스터링 기법을 비교해 보겠습니다.
1. 클러스터링이란?
클러스터링은 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹(클러스터)으로 나누는 기법입니다. 비지도 학습의 한 유형으로, 레이블이 없는 데이터를 분석할 때 주로 사용됩니다. 클러스터링은 마케팅, 이미지 처리, 이상 탐지, 시장 세분화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 주요 클러스터링 알고리즘으로는 K-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 있으며, 각각은 다른 방식으로 데이터를 그룹화합니다.
2. K-means 클러스터링
K-means 알고리즘은 가장 많이 사용되는 클러스터링 기법 중 하나입니다. 이 방법은 데이터를 미리 정의된 K개의 클러스터로 분할하는 방법입니다. 주어진 데이터를 각 클러스터의 중심점(centroid)에 할당하고, 각 클러스터의 중심점을 반복적으로 갱신하면서 데이터를 그룹화합니다.
K-means의 특징
- 군집의 수(K)를 미리 지정해야 합니다.
- 각 클러스터는 원형 또는 구형 형태로 그룹화됩니다.
- 유클리드 거리를 기준으로 데이터를 클러스터링합니다.
- 클러스터의 경계가 선형적이고, 군집의 형태가 비구조적인 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.
K-means의 장점
- 알고리즘이 간단하고 빠릅니다.
- 계산 효율성이 높아 대규모 데이터셋에서 잘 작동합니다.
K-means의 단점
- 클러스터 수를 사전에 지정해야 합니다.
- 클러스터의 모양이 원형일 때만 효과적입니다.
- 노이즈나 이상치에 민감합니다.
3. 계층적 클러스터링
계층적 클러스터링은 데이터를 계층적으로 그룹화하는 방법입니다. 이 방법은 병합(agglomerative) 또는 분할(divisive) 방식을 사용할 수 있습니다. 병합 방식은 개별 데이터를 하나의 클러스터로 간주하고, 유사한 클러스터를 계속 병합하여 하나의 큰 클러스터를 만드는 방식입니다.
계층적 클러스터링의 특징
- 클러스터 수를 미리 지정할 필요가 없습니다.
- 덴드로그램을 통해 클러스터 간의 관계를 시각적으로 나타낼 수 있습니다.
- 클러스터를 하향식으로 또는 상향식으로 형성할 수 있습니다.
계층적 클러스터링의 장점
- 클러스터 수를 미리 정의할 필요가 없습니다.
- 클러스터 간의 관계를 덴드로그램을 통해 직관적으로 이해할 수 있습니다.
- 다양한 형태의 데이터에 적합합니다.
계층적 클러스터링의 단점
- 계산 비용이 많이 듭니다. 대규모 데이터에 적용하기 어렵습니다.
- 클러스터 수를 자동으로 결정할 수 없으며, 시각적 분석이 필요합니다.
4. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 데이터의 밀도가 높은 지역을 클러스터로 정의합니다. DBSCAN은 노이즈와 이상치를 잘 처리할 수 있으며, 클러스터 수를 미리 정의할 필요가 없다는 장점이 있습니다.
DBSCAN의 특징
- 밀도를 기준으로 클러스터를 형성합니다. 고밀도 지역은 클러스터로 정의되며, 낮은 밀도 지역은 노이즈로 분류됩니다.
- Eps(반경)과 MinPts(최소 포인트 수)를 설정하여 클러스터를 정의합니다.
- 데이터의 형태와 크기에 관계없이 클러스터를 발견할 수 있습니다.
DBSCAN의 장점
- 클러스터 수를 미리 지정할 필요가 없습니다.
- 노이즈와 이상치를 잘 처리할 수 있습니다.
- 비구조적인 형태의 데이터를 클러스터링할 수 있습니다.
DBSCAN의 단점
- 데이터의 밀도 차이에 민감할 수 있습니다. 밀도가 매우 다른 클러스터가 있을 경우 잘 작동하지 않습니다.
- Eps와 MinPts 값에 따라 성능이 달라지므로 적절한 하이퍼파라미터 설정이 필요합니다.
5. K-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN의 비교
| 특징 | K-means | 계층적 클러스터링 | DBSCAN |
| 클러스터 수 | 미리 지정해야 함 | 미리 지정할 필요 없음 | 미리 지정할 필요 없음 |
| 클러스터 형상 | 구형 | 다양한 형태 가능 | 임의의 형태 |
| 계산 복잡도 | 빠름 | 느림 | 보통 |
| 이상치 처리 | 민감함 | 이상치 처리 안 됨 | 이상치 잘 처리 가능 |
| 주요 특징 | 군집 수 사전 지정, 유클리드 거리 | 덴드로그램 시각화, 클러스터 관계 파악 | 밀도 기반, 노이즈 처리 능력 있음 |
6. 언제 어떤 알고리즘을 사용할까?
- K-means: 클러스터 수를 알고 있으며, 클러스터가 구형인 경우 또는 대규모 데이터에서 효율적으로 클러스터링을 하고자 할 때 유용합니다.
- 계층적 클러스터링: 클러스터 수를 미리 알 수 없거나, 클러스터 간의 관계를 시각적으로 분석하고자 할 때 유용합니다. 그러나 대규모 데이터셋에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.
- DBSCAN: 노이즈가 많거나, 비구조적인 형태의 데이터를 클러스터링하고 싶을 때 유용합니다. 클러스터 수를 미리 정의할 필요가 없고, 밀도 기반 접근 방식이 유리한 상황에서 적합합니다.
7. 결론
K-means, 계층적 클러스터링, DBSCAN은 각각 고유한 특징과 장점이 있는 클러스터링 알고리즘입니다. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하며, 각 기법을 비교해 보면서 데이터 분석을 진행할 때 유용하게 활용할 수 있습니다.