PART03 · 비계층적 군집분석

핵심 정의와 작동 원리

학습목표: 비계층적 군집분석의 기본 원리를 설명할 수 있다

📌 핵심개념

비계층적 군집분석은 자료를 계층적 병합·분할의 나무 구조로 나타내지 않고, 개체들의 유사성·거리·확률·밀도 등 기준에 따라 군집을 직접 형성하는 방법이다.

교재 정의 대표적인 K-평균 군집분석은 원하는 군집 수 k를 미리 정하고, n개의 개체를 k개 군집으로 배분한다.

정확한 개념 주의
모든 비계층적 군집기법이 k를 사전에 지정하는 것은 아니다. 예를 들어 DBSCAN은 밀도 기준을 사용하며 k를 미리 지정하지 않는다. 또한 가능한 모든 분할을 실제로 전수 탐색하는 것이 아니라 대체로 반복적인 최적화·규칙을 이용한다.

🧭 이해 흐름도 — K-평균을 예로

n개의 관측치 → 군집 수 k 설정 → 가까운 군집에 배정

① n개

분석할 개체
준비

→

② k 선택

목표 군집 수
설정

→

③ 할당

유사성 기준으로
군집 배정·갱신

시험 암기: “군집 수 k를 미리 지정” → K-평균(k-means)의 대표적 특성

K-means(케이 민즈) · Cluster(클러스터, 군집) · Prototype(프로토타입, 대표값)

한 줄 요약: 비계층적 군집분석은 계층도보다 군집 구분 자체에 초점을 맞춘다. 단, k 사전 지정은 모든 기법의 공통 필수조건이 아니다.

군집 형성의 기준에 따른 4가지 접근

교재 p.456 참고 개념

🎯 ① 프로토타입 기반

대표값과의 거리

Prototype-based (프로토타입 베이스트)

데이터가 각 군집의 중심·대표 개체와 얼마나 가까운지 계산해 군집을 할당한다.

대표 알고리즘: K-means(케이 민즈), K-medoids(케이 메도이즈)

📊 ② 분포 기반

소속 확률

Distribution-based (디스트리뷰션 베이스트)

여러 확률분포의 혼합을 가정하고 관측치가 각 분포에서 생성되었을 확률을 추정한다.

대표 알고리즘: GMM(가우시안 혼합모형), EM(이엠) 추정

🌐 ③ 밀도 기반

이웃 밀집도

Density-based (덴서티 베이스트)

관측치가 밀집된 영역을 군집으로 파악하고, 충분히 밀집되지 않은 점은 잡음으로 처리할 수 있다.

대표 알고리즘: DBSCAN(디비스캔) — k를 미리 정할 필요 없음

🧩 ④ 그래프·지도 표현

연결·위상 구조

Graph-based (그래프 베이스트) / Map-based (맵 베이스트)

교재에서는 신경망으로 고차원 자료를 저차원 지도에 배열하는 방식을 소개한다.

교재 관련 예: SOM(자기조직화지도) · 참고: SOM은 엄밀히는 신경망·위상보존 지도 기법

분류 체계 주의 : 원문은 네 번째를 “그래프 기반”으로 묶어 SOM을 설명하지만, 일반적으로 그래프 기반 군집화(예: Spectral clustering)와 SOM은 서로 구별한다. 시험에서는 교재의 용어를 확인하고, 개념적으로는 구분해 이해하자.

계층적 vs 비계층적 군집분석

혼동 방지용 비교표

비교 기준	계층적 군집분석	비계층적 군집분석
주요 목표	군집 사이의 계층 관계 파악	군집 배정·구조 발견
분석 결과	덴드로그램(Dendrogram)	군집 레이블 및 중심·확률·밀도 등
군집 수 설정	덴드로그램을 절단하며 정할 수 있음	K-means 등은 k를 사전 지정, DBSCAN 등은 불필요
대표 기법	Ward(와드), Complete linkage(컴플리트 링키지), DIANA(다이아나)	K-means, K-medoids, GMM, DBSCAN 등
분석상 주의	거리척도·연결 기준에 민감	초기 중심·스케일·매개변수 등에 민감 (기법별 상이)

✅ 시험 출제포인트

계층도와 군집 직접 배분의 차이 구분
K-means는 k를 미리 정함
군집 간 차이보다 군집 내부 유사성을 높이는 것이 목적
해석 용이성은 데이터·목적·알고리즘에 따라 달라짐

📚 출제 경향 — 제공된 교재 문구

비계층적 군집분석은 개념 이해를 점검하는 주제로 언급되며, 제공하신 교재에는 2025년 직접 출제 문항이 없었다고 설명되어 있다.

출제 횟수는 별도 기출 전수 검증 없이 제공 원문 기준으로 기재했다.

핵심개념체크 · 17회 기출

문항 45 · 정답 선택 후 해설 표시

17회 기출 · 45번

비계층적 군집분석의 장점에 대한 설명이 잘못된 것은?

🔎 해설 포인트

교재 정답④

①~③: 대표적인 비계층 기법의 사용상 이점을 설명한 선택지로 출제되었다.
④: 분석 목적이 없으면 군집의 의미를 설명하기가 오히려 어려울 수 있다.
결과 해석은 알고리즘과 자료의 특성, 연구 목적, 평가 기준을 함께 고려해야 한다.

추가 유의: “모든 방법에 다양한 데이터를 그대로 적용할 수 있다”거나 “모든 방법이 적용하기 쉽다”는 의미는 아니다. ②·③은 구체적인 알고리즘의 조건을 고려해 해석해야 한다.

암기 문장: 목적이 불명확하다 → 결과 해석이 쉽다 (X)
목적과 군집별 특성에 따라 해석 가능성이 달라진다 (O)