군집화와 분류는 머신 러닝 및 통계 분석에서 중요한 주제입니다. 이러한 두 용어 간에는 명확한 차이가 있습니다.

군집화(Clustering)

군집화는 비지도학습(unsupervised learning)의 한 유형으로, 데이터를 서로 다른 군집이나 그룹으로 묶는 작업입니다. 이는 데이터 내에서 숨겨진 패턴을 식별하거나 데이터를 의미 있는 그룹으로 구분하는 데 사용됩니다. 군집화는 데이터의 내부 구조를 파악하고 이해하는 데 도움이 됩니다.

R에서는 kmeans()나 hclust()와 같은 함수를 사용하여 군집화 알고리즘을 적용할 수 있습니다.

# k-means 군집화 예제
set.seed(123)
data <- matrix(rnorm(100), ncol=2)
kmeans_result <- kmeans(data, centers=3)

분류(Classification)

반면에, 분류는 지도학습(supervised learning)의 한 종류로, 레이블링된 데이터를 바탕으로 모델을 학습하고 새로운 데이터를 해당 레이블 또는 범주로 분류하는 작업입니다. 즉, 분류는 주어진 입력에 대해 이를 사전에 정의된 범주 중 하나에 할당하는 프로세스를 의미합니다.

R에서는 glm()이나 randomForest()와 같은 라이브러리를 사용하여 분류 모델을 구축할 수 있습니다.

# 로지스틱 회귀 분류 예제
model <- glm(y ~ x1 + x2, family=binomial, data=train_data)

둘 다 데이터를 그룹지어서 패턴이나 관계를 이해하거나 새로운 샘플을 분류하는 것을 목표로 하지만, 군집화는 레이블이 없는 데이터의 그룹화를 위해 사용되며, 분류는 과거의 레이블링된 데이터에 기반하여 새로운 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.

따라서, 군집화는 데이터 내의 숨겨진 구조를 파악하고 데이터를 묶는 데 사용되고, 분류는 이미 알려진 범주에 새로운 데이터를 할당하는 데 사용됩니다.

차이점 요약

• 군집화: 레이블이 없는 데이터 그룹화
• 분류: 레이블링된 데이터를 사용하여 새로운 데이터를 범주에 할당

이러한 차이점은 데이터 분석 및 머신 러닝 모델을 선택하고 적용할 때 중요한 역할을 합니다.

이것으로 군집화와 분류의 차이를 살펴보았습니다. 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 물어봐 주세요.

참고 자료

• R Documentation: https://www.r-project.org/
• “An Introduction to Statistical Learning” by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani (ISBN-13 : 978-1461471370)