데이터 사이언스 클러스터링(Clustering)에 대하여

클러스터링(Clustering)이란?

 

클러스터링(Clustering)이라는 용어는 '클러스터(Cluster)'라는 단어에서 유래되었습니다. '클러스터'는 영어로, 서로 가까이 모여 있는 일련의 사물이나 개체들을 의미하는 단어입니다. 이 용어는 본래 생물학, 지리학 등에서 물리적으로 가까운 개체들의 집합을 설명하는 데 사용되었습니다. 데이터 과학과 통계학에서는 이 개념을 빌려와 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정을 가리키게 되었습니다.

 

클러스터링의 어원을 좀 더 자세히 살펴보면, '클러스터'는 원래 군집, 무리, 집단과 같은 의미를 가진 영단어입니다. 이 단어는 중세 라틴어의 'clustrum'이라는 단어에서 유래되었으며, 이는 다시 고대 게르만어에서 온 것으로 추정됩니다. 고대 게르만어에서 'klustaz'는 '뭉치' 혹은 '덩어리'와 관련된 의미를 지니고 있었습니다. 이러한 어원적 배경은 클러스터링이 서로 연관성이 있는 데이터나 개체들을 '덩어리'로 모으는 작업임을 잘 반영하고 있습니다.

데이터 과학에서 클러스터링의 용도는 이와 같은 어원에서 비롯된 것으로, 비슷한 특성이나 속성을 공유하는 데이터 포인트들을 식별하고 이를 그룹화하여 분석의 효율성을 높이고자 하는 과정입니다. 이 과정을 통해 데이터의 구조를 파악하고, 숨겨진 패턴이나 관계를 발견할 수 있으며, 데이터를 간결하게 요약하는 데도 도움이 됩니다. 클러스터링은 이렇게 데이터를 이해하고 해석하는 데 중요한 역할을 하며, 기계학습, 통계학, 데이터 마이닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

 

클러스터링의 역사와 배경

 

클러스터링(clustering)은 데이터를 비슷한 특성을 가진 여러 그룹으로 분류하는 과정으로, 데이터 과학, 통계학, 기계 학습 분야에서 중요한 위치를 차지합니다. 클러스터링의 역사와 발명 배경을 살펴보면, 이 기법이 어떻게 발전해왔는지 이해할 수 있습니다.

1) 클러스터링의 초기 발전

클러스터링의 초기 형태는 1930년대에 이미 사용되기 시작했습니다. 초기 클러스터링 기법은 생물학과 생태학 분야에서 종(species) 간의 관계를 분석하는 데 사용되었습니다. 이 시기에는 주로 수동으로 데이터를 분석하고 분류했으며, 클러스터링은 과학자들이 유사한 특성을 공유하는 종들을 그룹화하여 생물학적 분류를 수행하는 데 도움을 주었습니다.

2) 컴퓨터의 등장과 클러스터링 기법의 발전

1950년대 컴퓨터 기술의 발전과 함께 클러스터링 기법도 크게 발전하기 시작했습니다. 컴퓨터의 등장은 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 만들어 주었고, 이는 클러스터링 기법의 발전을 가속화했습니다. 1960년대와 1970년대에는 다양한 클러스터링 알고리즘이 개발되었습니다. 대표적으로 K-평균(K-means) 클러스터링과 계층적 클러스터링(hierarchical clustering)이 이 시기에 개발되어 널리 사용되기 시작했습니다.

3) 클러스터링 기법의 다양화와 발전

1980년대부터는 클러스터링 기법이 더욱 다양화되고 복잡해졌습니다. 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라, 더욱 정교하고 효율적인 클러스터링 방법이 필요해졌습니다. 이 시기에는 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN)과 같은 새로운 접근 방식이 개발되었습니다. 이러한 방법들은 이전의 기법들이 가지고 있던 한계를 극복하고, 복잡한 데이터 구조를 더 잘 이해하고 분석할 수 있게 해주었습니다.

4) 최근의 발전

최근에는 빅 데이터와 인공지능 기술의 발전으로 클러스터링 기법이 더욱 고도화되고 있습니다. 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘과, 더욱 정밀한 클러스터링 결과를 제공하는 기법들이 개발되고 있습니다. 또한, 클러스터링은 이제 단순히 데이터를 분류하는 것을 넘어서, 복잡한 패턴 인식, 추천 시스템, 이미지 분석 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다.

클러스터링의 발전은 데이터의 복잡성과 양이 증가함에 따라 계속 진화하고 있습니다. 초기의 단순한 분류 작업에서부터 시작하여, 현재는 다양한 분야에서 필수적이고 복잡한 분석 도구로 자리 잡게 되었습니다.

5) 빅 데이터 시대의 클러스터링

21세기에 들어서면서, 데이터는 폭발적으로 증가했고, 이에 따라 클러스터링 기법도 이러한 변화에 적응해야 했습니다. 빅 데이터의 등장은 클러스터링 기법에 새로운 도전을 제시했지만, 동시에 더욱 강력하고 정교한 알고리즘 개발을 촉진하였습니다. 예를 들어, 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 작동할 수 있는 스케일러블 클러스터링 방법이 개발되었습니다.

6) 기계 학습과 클러스터링의 통합

기계 학습의 발전은 클러스터링의 적용 범위를 확장하는 데 중요한 역할을 했습니다. 학습 알고리즘의 발전으로 인해, 클러스터링은 이제 비지도 학습의 한 형태로 간주되며, 패턴 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등에서 중요한 역할을 하게 되었습니다. 딥러닝과 같은 최신 기계 학습 기법은 클러스터링을 더욱 정확하고 효율적으로 만들어, 복잡한 데이터 구조를 해석하는 데 큰 도움을 줍니다.

7) 현재와 미래의 클러스터링

오늘날 클러스터링은 데이터 과학과 기계 학습의 필수적인 부분으로 자리 잡았습니다. 기술의 지속적인 발전과 함께, 클러스터링 기법은 계속해서 발전하고 있으며, 더욱 복잡하고 다양한 데이터를 효과적으로 분석하고 이해하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 미래에는 클러스터링 기법이 더욱 발전하여, 현재 우리가 상상할 수 없는 새로운 분야에서도 응용될 가능성이 높습니다.

클러스터링의 역사와 발전은 데이터 분석의 진화를 잘 보여줍니다. 초기의 단순한 분류 작업에서 시작하여, 현재는 복잡한 데이터 구조를 해석하고, 인사이트를 도출하는 데 필수적인 도구로 발전했습니다. 앞으로도 클러스터링은 데이터 과학, 인공지능, 기계 학습 분야에서 중요한 역할을 계속해서 수행할 것입니다.

같은 특징끼리 모으는 것은 이해에 큰 인사이트를 줍니다.

데이터 사이언스에서의 클러스터링

 

1) 목적

 

데이터 사이언스에서 클러스터링의 목적은 매우 중요하며, 다음과 같은 주요 목표들을 달성하기 위해 사용됩니다.

패턴 인식: 클러스터링은 대규모 데이터 집합 내에서 숨겨진 패턴이나 구조를 발견하는 데 사용됩니다. 이러한 패턴은 데이터 간의 상관관계, 유사성 또는 경향성을 나타낼 수 있으며, 이를 통해 데이터의 본질적인 특성이나 동작을 이해할 수 있습니다.

데이터 분류: 레이블이 없는 데이터 집합에서, 클러스터링은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화함으로써 자동으로 데이터를 분류할 수 있게 합니다. 이 과정은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 구조를 부여하고, 이후 분석이나 의사결정 과정에서 이용할 수 있는 의미 있는 카테고리를 생성합니다.

요약 및 간소화: 대량의 데이터 집합을 이해하는 것은 매우 복잡할 수 있습니다. 클러스터링은 이러한 대규모 데이터 집합을 더 작고, 관리하기 쉬운 그룹으로 나누어 데이터를 요약하고 간소화하는 데 도움을 줍니다. 각 클러스터는 데이터 집합 내에서 유사한 특성을 공유하는 데이터 포인트들의 집합으로, 전체 데이터 집합을 대표하는 핵심 요소로 간주될 수 있습니다.

 

2) 알고리즘

 

K-평균 (K-means) 클러스터링

 

원리: K-평균 클러스터링은 반복적인 최적화 과정을 통해 데이터를 K개의 클러스터로 분류하는 알고리즘입니다. 초기 중심점을 임의로 선택한 후, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당합니다. 이후, 할당된 데이터 포인트들의 평균을 새로운 중심점으로 설정합니다. 이 과정은 중심점의 변화가 없을 때까지, 즉 클러스터의 할당이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복됩니다. K-평균 알고리즘의 핵심은 클러스터 내 분산을 최소화하는 것으로, 이는 각 데이터 포인트와 해당 데이터 포인트가 속한 클러스터의 중심점 사이의 거리 제곱의 합을 최소화하는 것과 동일합니다.

용도: K-평균 클러스터링은 비교적 간단하고 빠른 처리 속도를 가지고 있어 대용량 데이터에서도 널리 사용됩니다. 고객 세분화, 문서 분류, 이미지 분할 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

장점: 알고리즘의 구현이 간단하고, 대량의 데이터에 대해 높은 처리 속도를 보입니다. 큰 데이터 세트에도 확장이 용이합니다.

 

단점: 클러스터의 수(K)를 사전에 지정해야 합니다. 이상치(outliers)나 잡음에 민감하게 반응할 수 있습니다. 클러스터의 형태가 구형일 때 가장 잘 작동하며, 복잡한 형태를 가진 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

 

3) 계층적 클러스터링 (Hierarchical Clustering)

 

원리: 계층적 클러스터링은 데이터를 트리 구조인 덴드로그램으로 표현하는 방식으로, 클러스터 간의 계층적 관계를 보여줍니다. '바텀업' 방식인 Agglomerative 방식은 각 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 시작하여, 반복적으로 가장 가까운 두 클러스터를 합치는 방식입니다. 반면, '탑다운' 방식인 Divisive 방식은 모든 데이터를 하나의 클러스터로 시작하여, 클러스터를 점차적으로 분할해 나가는 방식입니다. 이 과정에서 거리 측정 방법(예: 단일 연결법, 완전 연결법, 평균 연결법 등)에 따라 클러스터를 합치거나 분할합니다.

용도: 계층적 클러스터링은 클러스터의 수를 사전에 정할 필요가 없으며, 덴드로그램을 통해 데이터의 구조를 시각적으로 이해할 수 있어, 유전학 연구나 문서 분류 등에서 유용하게 사용됩니다.

 

장점: 클러스터의 수를 사전에 결정할 필요가 없습니다. 덴드로그램을 통해 데이터의 구조를 시각적으로 파악할 수 있어 해석이 용이합니다.

 

단점: 계산 복잡도가 높아 대용량 데이터에는 시간이 많이 소요됩니다. 한 번 형성된 클러스터를 다시 변경할 수 없습니다.

 

4) DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

 

원리: DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링으로, 데이터 포인트의 밀집도를 기준으로 클러스터를 형성합니다. 각 데이터 포인트는 특정 반경(Eps) 내에 최소 개수(MinPts) 이상의 이웃이 있으면 핵심 포인트로 간주됩니다. 핵심 포인트들이 서로 연결되어 있으면 같은 클러스터에 속하며, 핵심 포인트가 아니지만 핵심 포인트의 반경 내에 위치한 데이터 포인트는 핵심 포인트에 연결된 클러스터에 속하게 됩니다. 이렇게 핵심 포인트와 연결된 포인트들을 통해 클러스터를 형성하며, 이 과정에서 핵심 포인트가 아니고 핵심 포인트의 반경 내에 충분한 이웃이 없는 데이터 포인트는 노이즈로 간주됩니다.

용도: DBSCAN은 클러스터의 형태가 불규칙하거나 잡음이 많은 데이터에 적합하며, 지리적 데이터 분석, 이상치 탐지 등에 활용됩니다.

 

장점: 클러스터의 형태에 구애받지 않고, 잡음이 포함된 데이터에도 강인합니다. 클러스터의 수를 미리 정할 필요가 없습니다.

 

단점: 밀도가 일정하지 않은 데이터셋에서는 성능이 좋지 않을 수 있습니다. 적절한 파라미터(Eps와 MinPts) 설정이 중요하지만, 이를 결정하기 어려울 수 있습니다.

 

5) Mean Shift

 

원리

① 초기화: 각 데이터 포인트를 클러스터의 후보 중심으로 설정합니다.
② 밀도 추정: 각 후보 중심에 대해 주변 데이터 포인트들의 밀도를 추정합니다. 이때, 커널 함수를 사용하여 가중치를 주어 계산합니다. 보통 가우시안 커널(Gaussian kernel)이 사용됩니다.
③ 중심 이동: 각 후보 중심을 주변 데이터 포인트들의 가중 평균 위치로 이동시킵니다. 이 위치는 현재 중심보다 높은 밀도 지역을 가리키게 됩니다.
④ 수렴 검사: 모든 데이터 포인트의 중심이 더 이상 크게 변하지 않을 때까지 2와 3단계를 반복합니다.

용도: Mean Shift는 클러스터의 형태와 수가 미리 정해져 있지 않아도 적용할 수 있으며, 이미지 분할, 객체 추적 등의 분야에서 유용하게 사용됩니다.

 

장점: 클러스터의 형태와 수에 대한 가정이 필요 없습니다. 클러스터의 중심을 데이터가 밀집된 곳으로 자동으로 조정합니다.

 

단점: 대용량 데이터셋에 대해 높은 계산 비용이 발생할 수 있습니다. 밴드폭(bandwidth) 파라미터의 선택이 결과에 큰 영향을 미치며, 최적의 밴드폭을 찾기 어려울 수 있습니다. Mean Shift의 성능은 커널의 대역폭(검색 창의 크기)에 크게 의존적입니다. 대역폭이 너무 크면 너무 적은 수의 클러스터가 형성되며, 너무 작으면 많은 수의 클러스터가 형성되어 과적합이 발생할 수 있습니다. 따라서 적절한 대역폭의 선택은 Mean Shift 알고리즘의 성공에 있어 매우 중요한 요소입니다. 최적의 대역폭을 찾기 위한 방법으로는 교차 검증과 같은 통계적 방법이 사용될 수 있습니다. 또한, Mean Shift는 계산 비용이 높은 편이므로 대용량 데이터셋에 대한 적용에 있어서는 효율성을 높이기 위한 연구가 지속적으로 필요합니다.