[인공지능, 딥러닝] 데이터 클러스터링과 차원 축소

데이터 클러스터링과 차원 축소는 복잡한 데이터를 더 쉽게 이해하고 분석하기 위해 사용하는 중요한 데이터 분석 기법이다. 이 두 가지 기법을 효과적으로 활용하면 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견하고 더 나은 의사결정을 할 수 있다.

마치 복잡한 레고 블록들을 종류별로 분류하고, 그 크기를 줄여서 한눈에 보기 쉽게 만드는 것과 비슷하다.

데이터 클러스터링이란?

• 정의: 비슷한 특징을 가진 데이터들을 묶어서 그룹(클러스터)을 만드는 작업
• 예시:
  • 고객 데이터를 분석하여 구매 패턴이 비슷한 고객들을 그룹으로 나누어 각 그룹에 맞는 마케팅 전략을 수립한다.
  • 문서들을 내용이 비슷한 것끼리 묶어서 주제를 파악할 수 있다.
• 목적:
  • 데이터 속에 숨겨진 구조를 찾아냄
  • 데이터를 요약하고 시각화하여 이해를 돕기
  • 이상치를 탐지하기

차원 축소란?

• 정의: 고차원의 데이터를 저차원의 공간으로 변환하는 작업. 즉, 많은 수의 변수를 가지는 데이터를 더 적은 수의 변수로 표현하는 것이다.
• 예시:
  • 3차원 공간의 데이터를 2차원 평면에 표현하여 시각화하기
  • 많은 수의 유전자 데이터를 몇 개의 주성분으로 축소하여 분석하기
• 목적:
  • 데이터의 차원을 줄여 계산량을 감소시키고 모델의 복잡도를 낮춤
  • 데이터의 주요 특징을 추출하여 노이즈를 제거함
  • 시각화를 통해 데이터를 더 잘 이해하기

왜 클러스터링과 차원 축소를 하는가?

• 데이터 이해: 복잡한 데이터를 간단하게 요약하고 시각화하여 데이터의 특징을 파악하고 패턴을 찾을 수 있다.
• 모델 학습: 고차원 데이터는 모델 학습에 시간이 오래 걸리고 과적합 문제가 발생할 수 있다. 차원 축소를 통해 이러한 문제를 해결하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
• 데이터 압축: 고차원 데이터는 저장 공간을 많이 차지한다. 차원 축소를 통해 데이터를 압축하여 저장 공간을 절약할 수 있다.

 

클러스터링 알고리즘

클러스터링은 유사한 특징을 가진 데이터를 그룹화하는 비지도 학습 기법이다. 대표적인 클러스터링 알고리즘은 다음과 같다.

• K-Means: 가장 널리 사용되는 알고리즘으로, 데이터를 K개의 클러스터로 나누고 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터의 중심으로 할당
• 계층적 클러스터링: 데이터 포인트 간의 거리 계산을 기반으로 계층적인 클러스터 트리를 생성
• DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링으로, 밀집된 영역을 클러스터로 식별하고, 밀도가 낮은 영역은 노이즈로 간주
• GMM (Gaussian Mixture Model): 각 클러스터가 가우시안 분포를 따른다고 가정하고, 데이터를 가장 잘 설명하는 가우시안 혼합 모델을 찾음

차원 축소 기법

차원 축소는 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하여 데이터의 차원을 줄이는 기법. 대표적인 차원 축소 기법은 다음과 같다.

• PCA (Principal Component Analysis): 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 축을 찾아 데이터를 투영하는 방법.
• t-SNE: 고차원 데이터를 2차원 또는 3차원 공간에 시각화하기 위한 비선형 차원 축소 기법.
• LDA (Linear Discriminant Analysis): 지도 학습 문제에서 사용되는 차원 축소 기법으로, 클래스 간의 분산을 최대화하고 클래스 내의 분산을 최소화하는 방향으로 축을 찾는다.
• Autoencoder: 신경망을 이용하여 데이터의 특징을 학습하고, 이를 이용하여 저차원 표현을 얻는 기법.

클러스터링과 차원 축소의 순서

클러스터링과 차원 축소를 적용하는 순서는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 달라질 수 있다. 일반적으로 다음과 같은 경우에 각 기법을 적용합니다.

• 차원 축소 후 클러스터링:
  • 고차원 데이터에서 노이즈를 제거하고 계산량을 줄이고 싶을 때
  • 시각화를 통해 클러스터를 더 명확하게 확인하고 싶을 때
• 클러스터링 후 차원 축소:
  • 클러스터링 결과를 시각화하여 클러스터 간의 관계를 파악하고 싶을 때
  • 클러스터별로 차원 축소를 수행하여 각 클러스터의 특징을 더 자세히 분석하고 싶을 때

어떤 순서를 선택해야 할지 결정하기 위해서는 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다.

• 데이터의 차원: 고차원 데이터일 경우 차원 축소를 먼저 수행하는 것이 효율적일 수 있다.
• 데이터의 분포: 데이터가 비선형적인 분포를 가질 경우 t-SNE와 같은 비선형 차원 축소 기법을 사용하는 것이 좋다.
• 클러스터의 수: 클러스터의 수가 많을 경우 차원 축소를 통해 데이터를 간소화하여 클러스터링 성능을 향상시킬 수 있다.
• 분석 목적: 시각화를 목적으로 한다면 t-SNE와 같은 시각화에 특화된 기법을 사용하는 것이 좋다.

결론적으로, 클러스터링과 차원 축소의 적용 순서는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 유동적으로 결정해야 한다. 다양한 기법을 시도해보고 가장 좋은 결과를 얻는 방법을 찾는 것이 중요하다.

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딥러닝 코드에서 클러스터링을 많이 사용하지 않는 이유와 그 외 방법들

 

1. 딥러닝 모델 자체가 특징 추출 및 분류를 동시에 수행하기 때문

• 특징 학습: 딥러닝 모델은 데이터를 학습하며 스스로 유용한 특징을 추출한다. 이렇게 추출된 특징은 종종 선형 분리되지 않는 복잡한 데이터 분포를 잘 표현할 수 있도록 설계된다.
• End-to-End 학습: 딥러닝 모델은 입력 데이터에서부터 최종 출력까지의 모든 과정을 하나의 모델로 학습한다. 따라서 별도의 클러스터링 과정 없이도 데이터를 효과적으로 분류하거나 예측할 수 있다.

2. 클러스터링의 한계성

• 지도학습 vs 비지도학습: 클러스터링은 비지도 학습으로, 정답 레이블이 없는 데이터를 기반으로 한다. 
• 고정된 클러스터 수: 클러스터링은 미리 정해진 클러스터의 수를 기반으로 데이터를 분류하기 때문에, 실제 데이터 분포에 맞지 않는 결과를 도출할 수 있다.

하지만, 딥러닝에서 클러스터링이 완전히 쓰이지 않는 것은 아니다. 다음과 같은 경우에 클러스터링을 활용할 수 있다.

• 데이터 전처리 및 특성 추출: 딥러닝 모델 학습 전에 데이터를 클러스터링하여 유사한 데이터끼리 묶어 학습 효율을 높일 수 있다.
• 오토인코더: 오토인코더를 통해 얻은 저차원 표현을 클러스터링하여 데이터의 내재된 구조를 파악할 수 있다.
• 앙상블 학습: 다양한 클러스터링 결과를 앙상블하여 더욱 정확한 예측 모델을 만들 수 있다.
• 이상치 탐지: 클러스터에서 벗어난 데이터를 이상치로 판단할 수 있다.
• 반지도 학습(Semi-supervised Learning): 클러스터링을 통해 레이블이 없는 데이터를 그룹화한 후, 일부 레이블이 있는 데이터와 결합하여 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있다.
• 비지도 학습 기반의 딥러닝 모델: 오토인코더나 생성적 적대 신경망(GAN) 같은 비지도 학습 모델과 함께 클러스터링을 사용하여 데이터의 잠재 표현(latent representation)을 분석하거나, 데이터의 구조를 파악할 수 있다.
• 군집 분석 후 시각화: 딥러닝을 통해 임베딩(embedding) 벡터를 얻은 후, t-SNE나 UMAP과 같은 방법과 클러스터링을 결합해 데이터의 구조를 시각화할 수 있다.

결론적으로, 딥러닝에서는 클러스터링보다는 딥러닝 모델 자체의 학습 능력을 활용하는 것이 일반적이다. 하지만, 특정 상황에서는 클러스터링이 유용하게 활용될 수 있다. 따라서, 문제의 특성과 데이터의 분포를 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요하다.

 

 

결론

딥러닝 코드에서 클러스터링 알고리즘은 직접적으로 자주 사용되지는 않는다. 딥러닝은 주로 지도 학습과 비지도 학습에서 데이터를 분류하고 예측하는 데 중점을 둔다. 클러스터링은 비지도 학습의 대표적인 알고리즘으로, 데이터를 레이블 없이 그룹화하는 데 사용되지만, 딥러닝 모델 자체의 학습 과정에는 직접 포함되지 않는 경우가 많다.

 

클러스터링이 딥러닝의 기본 학습 과정에 많이 사용되지는 않지만, 데이터 분석, 특성 추출, 시각화 등과 같은 작업에 보조적으로 활용될 수 있다.