클러스터링의 기본 개념
클러스터링(clustering, 군집화)은 물리적 또는 추상적인 객체들의 집합을 서로 유사한 객체끼리 묶어 하나의 클래스로 그룹화하는 과정을 의미합니다. 하나의 클러스터는 같은 클러스터 내부의 객체들은 서로 유사하고, 다른 클러스터에 속한 객체들과는 뚜렷이 구별되는 데이터 객체들의 집합입니다. 여러 응용 분야에서 하나의 클러스터에 속한 데이터 객체들은 하나의 그룹으로 간주되어 함께 처리됩니다.
군집 분석(cluster analysis)은 본질적으로 인간의 기본적인 정보 처리 활동이기도 합니다. 사람은 일상에서 무의식적으로도 비슷한 대상을 묶고 다른 대상과 구분하며 세상을 이해하는데, 데이터 분석에서의 군집 분석은 이러한 인지 과정을 체계적으로 자동화한 방법이라 할 수 있습니다.
군집 분석의 목적과 적용 분야
군집 분석은 레코드에 대해 측정된 다양한 지표를 바탕으로 유사한 레코드들을 그룹 또는 클러스터로 형성하는 데 사용됩니다. 핵심 설계 원칙은 분석의 목적에 부합하도록 클러스터를 정의하는 것입니다. 이러한 기법은 천문학, 고고학, 의학, 화학, 교육학, 심리학, 언어학, 사회학 등 매우 폭넓은 분야에서 활용되고 있습니다.
마케팅에서의 활용
마케팅 분야에서 군집 분석의 대표적인 활용 사례는 시장 세분화(market segmentation)입니다. 고객을 인구 통계학적 특성과 거래 이력 데이터를 기반으로 여러 세그먼트로 나누고, 각 세그먼트의 특성에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 방식입니다.
또한 경쟁력 기반의 유사성 지표를 통해 유사한 제품군을 식별하는 시장 구조 분석(market structure analysis)에도 활용됩니다. 미국에서는 우편번호(ZIP 코드)를 이용해 지역들을 생활 방식별로 그룹화하는 군집 분석이 마케팅 및 정치 예측 분야에서 광범위하게 사용되어 왔습니다.
금융에서의 활용
금융 분야에서는 균형 잡힌 포트폴리오 구성에 군집 분석을 활용할 수 있습니다. 여러 투자 대상(예: 주식)에 대한 데이터가 주어지면, 수익률(일별·주별·월별), 변동성, 베타 값, 산업군, 시가총액 등 재무 성과 변수를 기준으로 클러스터를 도출할 수 있습니다. 서로 다른 클러스터에서 증권을 선택하면 리스크가 분산된 균형 잡힌 포트폴리오를 구성하는 데 큰 도움이 됩니다.
금융에서의 또 다른 활용 분야는 시장 분석입니다. 특정 산업을 대상으로 성장률, 수익성, 산업 규모, 제품 다양성, 해외 시장 진출 여부 등의 지표를 기반으로 유사한 기업들을 그룹화할 수 있습니다. 이렇게 형성된 그룹을 분석하면 시장 구조를 파악하고, 예컨대 누가 직접적인 경쟁자인지 판단하는 데 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다.
검색 엔진과 대량 데이터 처리
군집 분석은 방대한 양의 데이터를 다루는 데에도 효과적으로 적용됩니다. 대표적인 예로 인터넷 검색 엔진은 사용자가 입력하는 검색 질의(query)를 클러스터링하여 유사한 질의들을 그룹화하고, 그 결과를 검색 알고리즘 개발에 활용합니다.
클러스터링에 사용되는 기본 데이터 구조
일반적으로 클러스터링에 사용되는 기본 데이터는 여러 변수에 대한 측정값을 담은 테이블 형태입니다. 각 열(column)은 하나의 변수를 정의하고, 각 행(row)은 하나의 레코드를 나타냅니다. 분석의 목표는 유사한 레코드들이 동일한 그룹에 속하도록 데이터를 그룹화하는 것이며, 클러스터의 개수는 분석자가 사전에 지정할 수도 있고 데이터 자체로부터 결정할 수도 있습니다.