[빅데이터 분석] K-평균 (K-Means) 분석 : 데이터를 효과적으로 그룹화하는 머신러닝 분석 기법

 

1. 개요

 

데이터 분석을 하다 보면 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 클러스터링(Clustering)이 필요한 경우가 많습니다. 그 중에서도 K-평균(K-Means) 알고리즘은 가장 널리 사용되는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나입니다.  이번 포스팅에서는 K-평균(K-Means)의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보도록 하겠습니다.

 

2. K-평균 알고리즘 개념 및 장단점

 

K-means 알고리즘

 

K-평균 알고리즘은 각 클러스터의 중심(centroid)과 해당 클러스터 내의 데이터 간의 거리 차이의 제곱을 최소화하는 방식으로 데이터를 클러스터링합니다. 다시 말해, 각 데이터를 가장 가까운 클러스터에 할당하고, 그 다음에는 클러스터의 중심을 새롭게 계산하는 과정을 반복적으로 수행하는 것입니다.

 1. 장점

1) 알고리즘이 간단하고 이해하기 쉽습니다.
2) 클러스터링 속도가 빠르므로 대용량 데이터에 대한 분석이 가능합니다.

 

 2. 단점

1) 미리 클러스터의 수(K)를 정해야 하며, 이는 분석가의 경험이나 다른 방법을 통해 결정해야 합니다.
2) 초기 중심값에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
3) 클러스터의 형태가 원형이 아닌 경우 잘 작동하지 않을 수 있습니다.

 

 

3. K-평균 알고리즘 처리 절차

 

K-평균 알고리즘은 다음의 절차로 처리를 수행합니다.

 

[Step 1] 클러스터의 개수(K)를 결정하고, 초기 중심점을 무작위로 설정합니다.
[Step 2] 각 데이터를 가장 가까운 중심점의 클러스터에 할당합니다.
[Step 3] 각 클러스터의 중심점을 다시 계산합니다. 중심점은 해당 클러스터에 속한 모든 데이터의 평균 값으로 정합니다.
[Step 4] 더 이상 데이터의 클러스터 변경이 없을 때까지 2와 3의 과정을 반복합니다.

 

4. K-평균 데이터 분석 절차

 

K-평균 알고리즘을 통한 데이터 분석은 다음의 절차를 통해 수행합니다.

 

[Step 1] 문제 정의 - 먼저 어떤 기준으로 클러스터를 나눌 것인지를 정의해야 합니다.
[Step 2] 데이터 수집 - 적절한 데이터를 수집합니다.
[Step 3] 데이터 전처리 - 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 변환합니다. 이 때, 범주형 데이터는 숫자로 변환하거나 더미 변수를 생성해야 할 수 있습니다.
[Step 4] K 결정 -  적절한 K값을 결정합니다. 이는 여러 가지 방법(Elbow Method, Silhouette Method 등)을 사용하여 결정할 수 있습니다.
[Step 5] 모델 학습 및 클러스터 할당 - K-평균 알고리즘을 사용하여 데이터를 클러스터에 할당합니다.
[Step 6] 결과 해석 및 평가 -  클러스터링 결과를 해석하고 평가합니다. 이 때, 실루엣 스코어 등 다양한 척도를 사용할 수 있습니다.

 

5. K-평균 분석 적용 사례

 

K-평균 알고리즘은 다양한 분야에서 사용됩니다. 고객 세그먼테이션, 이미지 분류, 문서 클러스터링 등 다양한 분야에서 이 알고리즘을 활용하여 비슷한 특징을 가진 그룹을 찾아내고, 이를 바탕으로 비즈니스 인사이트를 도출합니다.

 

 

6. K-평균 분석 파이썬 예시 코드

 

다음은 sklearn 라이브러리를 사용한 K-평균 분석 파이썬 예시 코드입니다.

 

K-Means 파이썬 예시코드

 

7. 마치며

 

K-평균 알고리즘은 클러스터링에 널리 사용되는 간단하면서도 강력한 기법입니다. 그러나 클러스터의 수를 미리 결정해야 하고, 초기 중심점에 따라 결과가 달라질 수 있으므로 주의가 필요합니다.

 

K-평균 분석 외에도 데이터 분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

[데이터분석] 데이터분석에 사용되는 주요 분석 알고리즘

 

 

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