비지도학습이란 | 클러스터링과 차원 축소를 쉽게 이해하기

머신러닝을 공부하다 보면 지도학습 다음으로 자주 만나게 되는 개념이 있습니다.

바로 비지도학습입니다.

이름만 들으면 조금 어렵게 느껴지지만, 핵심은 생각보다 단순합니다. 정답이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 방식이라고 보면 됩니다.

IBM은 비지도학습을 라벨이 없는 데이터셋을 분석해서 숨겨진 패턴이나 그룹을 발견하는 방식으로 설명합니다. Google Cloud도 정답 라벨 없이 데이터 안의 구조를 찾는 접근으로 설명합니다.

쉽게 말하면 지도학습이 “문제와 정답을 같이 보여주면서 배우는 방식”이라면, 비지도학습은 정답 없이 데이터끼리 어떤 공통점이 있는지 스스로 찾아보는 방식에 더 가깝습니다.

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비지도학습이란 무엇일까

비지도학습은 정답 라벨이 없는 데이터를 가지고 학습하는 머신러닝 방식입니다. 목표는 데이터를 보고 그 안에 숨어 있는 구조, 유사성, 패턴을 발견하는 것입니다.

예를 들어 고객 데이터가 있다고 해봅시다. 나이, 구매 빈도, 평균 결제 금액, 방문 시간대 같은 정보는 있지만 “이 고객은 A형이다” 같은 정답은 없습니다.

이럴 때 비지도학습은 비슷한 소비 패턴끼리 묶거나, 데이터의 복잡한 구조를 더 단순하게 줄여서 사람이 보기 쉽게 만드는 데 쓰일 수 있습니다.

비지도학습을 가장 쉽게 말하면

정답지는 없지만, 데이터 안에서 스스로 질서를 찾아보는 방식입니다.

비지도학습에서 자주 나오는 두 가지: 클러스터링과 차원 축소

IBM은 비지도학습의 대표 작업으로 클러스터링, 연관 규칙, 차원 축소를 소개합니다. 이 중 입문 단계에서 가장 많이 접하는 것이 클러스터링과 차원 축소입니다. 

둘 다 비지도학습에 속하지만, 역할은 꽤 다릅니다.

구분	클러스터링	차원 축소
핵심 목적	비슷한 데이터끼리 묶기	변수 수를 줄여 단순하게 만들기
쉽게 말하면	그룹 찾기	정보 압축하기
대표 활용	고객 세분화, 문서 묶기	시각화, 전처리, 노이즈 감소

클러스터링이란 무엇일까

클러스터링은 비슷한 데이터끼리 그룹으로 묶는 기법입니다. Google Cloud는 클러스터링을 비슷한 레코드들을 함께 그룹화하는 비지도학습 기법이라고 설명하고, IBM도 유사성이나 패턴을 기준으로 객체나 데이터 포인트를 클러스터로 조직하는 방식이라고 설명합니다. 

예를 들어 쇼핑몰 고객 데이터를 보면 누가 할인에 민감한지, 누가 자주 사는지, 누가 한 번에 큰 금액을 쓰는지 미리 정답이 없는 상태에서도 비슷한 행동 패턴끼리 묶을 수 있습니다.

이럴 때 클러스터링은 “이 고객들은 비슷한 그룹이다” “저 고객들은 다른 유형이다” 같은 식으로 데이터 안의 집단 구조를 보여줍니다.

클러스터링 예시

• 고객을 소비 패턴별로 묶기
• 비슷한 뉴스 기사끼리 분류하기
• 비슷한 취향의 사용자 그룹 찾기
• 유사한 상품 묶기

그래서 클러스터링은 정답을 맞히는 것보다, 데이터 속 그룹 구조를 발견하는 데 의미가 있습니다.

차원 축소는 무엇일까

차원 축소는 변수나 특징의 수를 줄이면서도 중요한 정보는 최대한 유지하는 방법입니다. IBM은 차원 축소를 원래 데이터의 의미 있는 특성을 유지하면서 더 적은 수의 특징으로 표현하는 방법이라고 설명합니다. Google Cloud도 차원 축소를 데이터셋의 특징 수를 줄이는 비지도학습 기법이라고 설명합니다.

이름만 들으면 복잡해 보이지만, 쉽게 말하면 너무 많은 정보를 조금 더 다루기 쉬운 형태로 줄이는 것입니다.

예를 들어 데이터에 특징이 수백 개, 수천 개씩 있으면 계산량이 커지고, 시각화도 어렵고, 오히려 중요한 구조가 잘 안 보일 수 있습니다. 차원 축소는 이런 데이터를 더 적은 축으로 압축해서 분석이나 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.

차원 축소를 쉽게 비유하면

복잡한 내용을 전부 다 들고 다니는 대신, 핵심만 남긴 요약본을 만드는 것에 가깝습니다.

클러스터링과 차원 축소는 왜 자주 같이 나오나

둘 다 비지도학습이라 같이 소개되기도 하지만, 실제로는 함께 쓰이는 경우도 많습니다.

데이터 차원이 너무 높으면 클러스터링을 했을 때 거리나 유사성을 해석하기 어려워질 수 있습니다. Google Cloud와 AWS 문서도 차원 축소가 데이터 복잡도를 줄이고, 다른 머신러닝 작업 전처리에 자주 쓰인다고 설명합니다.

 

그래서 실무에서는 먼저 차원 축소로 데이터를 더 다루기 쉽게 만든 뒤, 그 위에서 클러스터링을 수행하는 흐름도 자주 보입니다.

자주 나오는 흐름

1. 변수가 너무 많음
2. 차원 축소로 핵심 구조를 남기고 줄임
3. 그 결과를 바탕으로 클러스터링 수행

비지도학습은 언제 유용할까

비지도학습은 정답 라벨을 만들기 어렵거나, 아직 데이터 구조를 잘 모를 때 특히 유용합니다.

예를 들어 고객 데이터는 많은데 고객 유형 정의가 아직 없을 수 있습니다. 또는 문서가 수천 개 있는데 어떤 주제로 나뉘는지 사람이 일일이 태깅해두지 않았을 수 있습니다.

이런 상황에서 비지도학습은 정답을 맞히기보다 데이터를 이해하는 출발점이 되어줍니다.

비지도학습이 잘 맞는 상황

• 정답 라벨이 없는 경우
• 데이터 구조를 먼저 파악하고 싶은 경우
• 고객 세분화가 필요한 경우
• 고차원 데이터를 시각화하고 싶은 경우
• 다른 모델링 전에 전처리하고 싶은 경우

처음 배우는 사람은 이렇게 기억하면 쉽다

비지도학습은 처음엔 막연하게 느껴질 수 있지만, 아래처럼 기억하면 훨씬 단순해집니다.

클러스터링은 비슷한 것끼리 묶는 것
차원 축소는 복잡한 데이터를 줄여서 단순하게 만드는 것

이 두 줄만 이해해도 비지도학습의 핵심 축은 거의 잡았다고 봐도 됩니다.

한 번에 정리하면

• 비지도학습 = 정답 없이 패턴 찾기
• 클러스터링 = 비슷한 데이터끼리 그룹 만들기
• 차원 축소 = 중요한 특징을 살리며 변수 수 줄이기

마무리

비지도학습은 지도학습처럼 정답을 맞히는 방식이 아니라, 데이터 안에 숨어 있는 구조를 발견하는 방식입니다. 그래서 “예측”보다 “이해”와 “탐색”에 더 가깝다고 볼 수 있습니다.

그 안에서 클러스터링은 데이터를 비슷한 그룹으로 묶는 역할을 하고, 차원 축소는 복잡한 데이터를 더 다루기 쉽게 줄여주는 역할을 합니다.

머신러닝을 처음 공부하는 단계라면 비지도학습을 너무 어렵게 보기보다, “정답 없이 데이터 속 구조를 찾는 방법”이라고 먼저 이해하는 것이 가장 좋습니다.