S36L07 – 덴드로그램

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덴드로그램을 활용한 클러스터링 이해: 종합 가이드

목차

  1. 요약: 클러스터링에서 ELBO 방법
  2. 덴드로그램이란 무엇인가?
  3. 덴드로그램 만들기: 단계별 안내
  4. 덴드로그램 해석하기
  5. 덴드로그램을 활용한 클러스터링 구현
  6. 실제 적용: 마케팅 전략
  7. 클러스터링에서 덴드로그램 사용의 장점
  8. 결론

요약: 클러스터링에서 ELBO 방법

덴드로그램에 대해 깊이 파고들기 전에, 클러스터링을 위한 변분 추론에서 널리 인정받는 접근 방식인 ELBO(증거 하한) 방법을 인지하는 것이 중요합니다. ELBO에 이미 익숙하다면, 더 나아갈 준비가 된 것입니다. 그러나 포괄적인 이해를 위해, 대체 방법으로 덴드로그램을 살펴보겠습니다.

덴드로그램이란 무엇인가?

덴드로그램은 계층적 클러스터링에 의해 생성된 클러스터의 배열을 보여주는 나무 형태의 다이어그램입니다. 클러스터의 수를 미리 지정해야 하는 방법과는 달리, 덴드로그램은 데이터의 계층적 구조를 시각적으로 표현하여 데이터의 고유한 패턴에 기반해 최적의 클러스터 수를 결정할 수 있게 합니다.

덴드로그램 만들기: 단계별 안내

  1. 모든 데이터 포인트를 단일 클러스터로 시작하기:
    • 각 데이터 포인트를 개별 클러스터로 간주하면서 시작합니다.
  2. 병합 클러스터링:
    • 병합 클러스터링을 사용하여 가장 가까운 클러스터 쌍을 반복적으로 병합합니다. 이 과정은 모든 데이터 포인트가 하나의 클러스터로 통합될 때까지 계속됩니다.
  3. 시각적 표현:
    • 덴드로그램은 이러한 계층적 병합을 시각화합니다. 수직선은 클러스터를 나타내고, 수평선은 각 병합 단계에서 클러스터 간의 거리 또는 유사하지 않음을 나타냅니다.

덴드로그램 해석하기

덴드로그램을 이해하는 것은 최적의 클러스터 수를 결정하는 데 중요합니다:

  • 수직선과 클러스터 높이:

    수직선의 길이는 클러스터의 크기 또는 유사하지 않음을 나타냅니다. 긴 선은 더 크거나 더 유사하지 않은 클러스터를 의미합니다.

  • 최적의 클러스터 식별:

    최적의 클러스터 수를 찾기 위해 덴드로그램에 수평선을 그립니다. 이 선이 교차하는 수직선의 수가 이상적인 클러스터 수에 해당합니다. 목표는 이러한 수평 절단 간의 거리를 최대화하여 클러스터가 잘 분리되고 구별되도록 하는 것입니다.

예를 들어, 수평선이 세 개의 수직선을 꺾임 없이 교차하면, 이는 세 개의 클러스터가 데이터 구조를 가장 잘 나타낸다는 것을 나타냅니다.

덴드로그램을 활용한 클러스터링 구현

덴드로그램을 사용하여 클러스터 수를 결정한 후, 병합 클러스터링을 진행할 수 있습니다:

  1. Fit-Predict 방법:

    결정된 클러스터 수를 기반으로 각 데이터 포인트에 클러스터 레이블을 할당하기 위해

    메소드를 사용합니다.

  2. 클러스터 시각화:

    그룹화된 데이터 포인트를 시각화하기 위해 클러스터 다이어그램을 작성합니다. 명확성을 위해 각 클러스터에 다른 색상을 할당합니다.

실제 적용: 마케팅 전략

클러스터링은 단순한 이론적인 연습이 아니라 실제 적용이 가능합니다. 예를 들어, 인스타그램 방문 점수와 지출 순위와 같은 특징을 가진 고객 정보를 포함하는 데이터셋을 고려해보십시오:

  • 가치 있는 고객 식별:

    클러스터링을 통해 가장 가치 있는 고객을 나타내는 특정 클러스터(예: 클러스터 2)를 식별할 수 있습니다. 이러한 고객들은 높은 인스타그램 방문 점수와 지출 순위를 가지고 있어 마케팅 캠페인의 주요 대상이 됩니다.

  • 타겟 광고:

    이 클러스터에 광고 노력을 집중함으로써, 기업은 마케팅 전략을 최적화하고, 참여 및 전환 가능성이 높은 세그먼트에 자원을 효율적으로 할당할 수 있습니다.

클러스터링에서 덴드로그램 사용의 장점

  • 계층적 통찰력:

    덴드로그램은 데이터의 명확한 계층적 구조를 제공하여 클러스터가 어떻게 형성되고 서로 어떻게 관련되는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

  • 유연성:

    클러스터 수를 미리 정의해야 하는 방법과는 달리, 덴드로그램은 데이터의 특성에 기반하여 최적의 수를 결정하는데 유연성을 제공합니다.

  • 시각화:

    덴드로그램의 시각적 특성은 클러스터링 결과를 전달하고 해석하는 것을 용이하게 하며, 특히 통계 방법에 익숙하지 않은 이해관계자들에게 유리합니다.

결론

클러스터링, 특히 덴드로그램을 통해 시각화된 계층적 클러스터링은 데이터 내 숨겨진 패턴을 발견하는 강력한 도구입니다. 고객을 세분화하거나, 데이터 포인트를 정리하거나, 데이터셋의 고유한 구조를 탐구하려는 경우, 덴드로그램은 다재다능하고 통찰력 있는 접근 방식을 제공합니다. 이 방법을 이해하고 활용함으로써 데이터 분석 전략을 강화하고, 정보에 입각한 의사결정을 이끄는 의미 있는 통찰력을 도출할 수 있습니다.

이러한 기술을 구현하는 데 관심이 있는 분들을 위해, 동봉된 Jupyter Notebook은 시작하는 데 도움이 될 샘플 코드를 제공합니다. 즐거운 클러스터링 되세요!
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