군집화는 데이터를 여러 그룹 또는 군집으로 묶는 비지도학습 기술이다. 데이터 포인트의 유사성을 기반으로 군집을 형성한다. 하지만 군집화 알고리즘이 과적합 또는 과소적합될 수 있다.

과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 많이 적합되어 일반화하기 어려운 상태를 의미한다. 이는 군집화에서도 마찬가지로 존재한다. 과적합된 군집화 모델은 훈련 데이터에 대해 너무 민감하여 새로운 데이터에 대해 일반화를 제대로 수행하지 못할 수 있다.

과소적합은 모델이 너무 단순하여 데이터의 복잡성을 충분히 반영하지 못하는 상태를 말한다. 군집화에서는 적절한 수의 군집을 찾지 못하거나 군집 간의 경계가 모호한 경우에 과소적합이 발생할 수 있다.

과적합과 과소적합을 방지하기 위해서는 적절한 모델 복잡도를 설정하고, 군집 개수를 최적화하는 것이 중요하다. 또한 군집화 알고리즘을 선택할 때 주의해야 하며, 군집간의 거리를 측정하는 방법과 군집화 결과를 평가하는 지표를 신중하게 선택해야 한다.

과적합과 과소적합 문제를 피하면서 적절한 군집화 모델을 구축하기 위해서는 군집화 알고리즘과 관련된 이슈들에 대한 심층적인 이해가 필요하다.

참고 문헌:

• Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
• Jain, A., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: a review. ACM computing surveys (CSUR), 31(3), 264-323.