데이터 군집은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 기술입니다. 이는 데이터 분석, 패턴 인식, 이미지 처리, 고객 세분화 등 여러 분야에서 활용되는 중요한 기법입니다. 이번 블로그에서는 데이터 군집의 기본 개념 및 주요 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 군집(Clustering)이란?
군집은 데이터를 유사한 특성을 가지는 그룹으로 분류하는 기법입니다. 즉, 데이터 간의 유사성을 기반으로 여러 그룹으로 나누는 것을 말합니다. 유사성은 일반적으로 거리 기반으로 측정됩니다. 각 데이터 포인트는 특성 벡터로 표현되며, 이러한 특성 벡터들 간의 거리를 계산하여 군집을 형성합니다.
2. 주요 군집 알고리즘
2.1. K-Means 군집
K-Means 군집은 가장 일반적으로 사용되는 군집 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 클러스터 내의 데이터 포인트들이 서로 가깝게, 클러스터 간의 거리는 멀게 형성되도록 그룹을 지정합니다. K-Means 군집의 핵심 아이디어는 가장 가까운 중심으로 데이터 포인트를 할당하는 방식입니다.
from sklearn.cluster import KMeans
k = 3 # 군집 개수
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.labels_
2.2. DBSCAN 군집
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 밀도 기반 군집 알고리즘으로 주어진 점들을 핵심(Core), 경계(Border), 잡음(Noise)으로 분류합니다. 이 알고리즘은 데이터 밀도가 높은 지역에 군집을 형성하고, 밀도가 낮은 지역은 잡음으로 처리합니다.
from sklearn.cluster import DBSCAN
min_samples = 5 # 최소 샘플 개수
eps = 0.5 # 반경의 길이
dbscan = DBSCAN(min_samples=min_samples, eps=eps)
dbscan.fit(data)
labels = dbscan.labels_
3. 군집 평가
군집 결과를 평가하는 것은 중요합니다. 일반적으로 왜곡 없이 명확하게 분리된 군집을 얻는 것이 목표입니다. 대표적으로 SSE(Sum of Squared Errors)를 계산하여 군집 내 상대적 거리를 평가하는 방법과 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)를 이용하는 방법 등이 있습니다.
결론
데이터 군집은 데이터 분석에서 매우 중요한 개념입니다. K-Means와 DBSCAN 등 주요 군집 알고리즘을 사용하여 데이터를 그룹화하고, 군집 평가를 통해 결과를 확인할 수 있습니다. 데이터 군집은 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 인사이트를 도출하는 데 도움이 됩니다.
참고 자료: