[Machine Learning] K-Means 클러스터링: 데이터를 관리 가능한 그룹으로 단순화하기 🌟

별이 가득한 밤하늘을 바라보며 별자리를 찾아보신 적 있나요? 데이터 과학자들도 데이터를 보며 비슷한 작업을 합니다 - 그들은 데이터 속에 클러스터를 찾습니다. 가장 인기 있는 방법 중 하나가 바로 K-means 클러스터링입니다. K-means가 무엇인지, 어떻게 작동하는지 간단한 예를 들어 설명해보겠습니다!

 

K-Means 클러스터링: 데이터를 관리 가능한 그룹으로 단순화하기 🌟

 

 

K-Means 클러스터링이란? 🤔

K-means는 유사한 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 'K'는 데이터셋에서 식별하고자 하는 클러스터의 수를 나타냅니다.

 

K-Means 작동 원리 🧐

과정은 꽤 간단합니다:

1. 초기화: 데이터셋에서 무작위로 'K' 포인트를 초기 클러스터 중심 또는 센트로이드로 선택합니다.
2. 할당: 각 데이터 포인트를 가장 가까운 센트로이드에 할당하여 'K' 개의 클러스터를 형성합니다.
3. 업데이트: 각 클러스터 내 포인트의 평균을 계산하여 새로운 센트로이드를 구합니다.
4. 반복: 센트로이드가 더 이상 변하지 않을 때까지 할당과 업데이트 단계를 반복합니다. 이는 우리의 클러스터가 안정되었음을 의미합니다.

최적의 K 찾기

최적의 K 찾기는 클러스터링, 특히 K-평균 클러스터링에서 매우 중요한 단계입니다. 여기서 'K'는 클러스터의 개수를 의미하며, 데이터를 가장 잘 대표할 수 있는 클러스터의 개수를 결정하는 것이 목표입니다. 'K'를 너무 작게 설정하면 데이터의 세부적인 구조를 잃게 되고, 너무 크게 설정하면 과적합(overfitting)이 발생하여 잡음까지 클러스터로 인식할 수 있습니다. 따라서, 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 'K'값을 찾는 것이 중요합니다.

 

엘보우 방법은 최적의 K 값을 찾기 위한 하나의 기법입니다. 이 방법은 다양한 K 값에 대해 K-평균 클러스터링을 수행하고, 각 K 값에 대한 클러스터 내 오차 제곱합(Sum of Squared Errors, SSE)을 계산합니다. 그런 다음 K 값에 따른 SSE의 변화를 그래프로 그려보면, SSE가 급격하게 감소하다가 어느 순간부터 서서히 감소하는 '엘보우(팔꿈치)'와 같은 모양이 나타납니다. 이 지점이 데이터 내부의 구조가 잘 드러나는 클러스터의 개수로, 이를 최적의 K 값으로 선택합니다.

 

Elbow Method, 출처: https://www.oreilly.com/library/view/statistics-for-machine/9781788295758/c71ea970-0f3c-4973-8d3a-b09a7a6553c1.xhtml

 

현실 세계 예제 🌍

상점 체인을 소유하고 있으며 고객 행동을 이해하고자 한다고 가정해봅시다. 고객의 소비와 방문 빈도에 대한 데이터가 있습니다. 이렇게 K-means를 사용할 수 있습니다:

1. 'K' 결정: K=3을 선택하여 고객을 저가, 중가, 고가 그룹으로 분류하기로 합니다.
2. 초기화: 세 고객이 소비와 빈도의 초기 센트로이드로 무작위로 선택됩니다.
3. 할당: 데이터베이스의 각 고객은 소비와 빈도에 기반하여 세 센트로이드 중 가장 가까운 곳에 할당됩니다.
4. 업데이트: 세 그룹의 평균 소비와 빈도가 새로운 센트로이드가 됩니다.
5. 반복: 센트로이드가 안정될 때까지 과정을 계속합니다.

이제 소비와 방문 빈도에 기반한 세 개의 구분된 고객 그룹이 생겼으며, 이를 통해 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

 

K-means 클러스터링은 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다. 복잡하고 혼란스러운 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내고, 이를 명확하고 이해하기 쉬운 클러스터로 구분함으로써, 의사 결정자들이 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있게 해줍니다. 마케팅 전략을 세우는 것부터 고객 서비스 개선에 이르기까지 다양한 영역에서 K-means는 우리가 더 나은 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이처럼 K-means는 마치 조각난 퍼즐 조각을 맞추어 전체 그림을 완성하는 것과 같이, 데이터의 진정한 가치를 발견하는 데에 중요한 도구입니다. 🌟🧩📊