머신러닝에서 자주 혼동되는 두 가지 핵심 개념인 분류(Classification)와 클러스터링(Clustering). 이 글에서는 두 기법의 차이점을 명확하게 비교하여 정리해 드립니다.
분류(Classification)란?
분류는 지도 학습(Supervised Learning)에 속하는 기법으로, 미리 정의된 클래스 레이블을 기준으로 입력 데이터를 구분하는 작업입니다.
지도 학습 방식에서 사용되며, 학습 데이터에 반드시 정답(레이블)이 포함되어 있습니다.
입력된 데이터 인스턴스를 각각에 해당하는 클래스 레이블에 따라 분류합니다.
레이블이 존재하기 때문에 모델의 성능을 검증하기 위해 데이터셋을 학습(train)하고 테스트(test)하는 과정이 필수적입니다.
클러스터링에 비해 상대적으로 더 복잡한 접근 방식입니다.
대표적인 알고리즘: 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier), 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터링(Clustering)이란?
클러스터링은 비지도 학습(Unsupervised Learning)에 해당하며, 사전에 정의된 레이블 없이 데이터 간의 유사도를 기반으로 자연스럽게 그룹을 형성하는 기법입니다.
비지도 학습 방식에서 사용되며, 클래스 레이블이 필요하지 않습니다.
데이터 인스턴스들이 얼마나 서로 유사한지를 기준으로 그룹화합니다.
별도의 학습·테스트 과정이 필요 없어 처리 절차가 더 단순합니다.
분류에 비해 상대적으로 덜 복잡한 방식입니다.
대표적인 알고리즘: k-평균(k-means) 클러스터링, 가우시안(EM) 클러스터링 알고리즘
핵심 차이 요약
| 구분 | 분류(Classification) | 클러스터링(Clustering) |
|---|---|---|
| 학습 방식 | 지도 학습 | 비지도 학습 |
| 레이블 여부 | 필요함 | 불필요 |
| 학습/테스트 과정 | 필수 | 불필요 |
| 복잡도 | 상대적으로 높음 | 상대적으로 낮음 |
| 대표 알고리즘 | 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈, SVM | k-means, 가우시안(EM) |
결론
정리하자면, 분류는 정답(레이블)이 있는 데이터로 학습해 새로운 데이터를 미리 정의된 범주에 할당하는 반면, 클러스터링은 레이블 없이 데이터의 유사성만으로 자연스러운 그룹을 발견하는 기법입니다. 목적과 데이터의 성격에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.