계층적 군집(Hierarchical Clustering) 및 덴드로그램 완전 정복

계층적 군집(Hierarchical Clustering) 및 덴드로그램 완전 정복

"군집을 나눠야 하는데, 몇 개로 나눌지 모르겠다면?"
바로 그럴 때 강력한 무기가 되어주는 알고리즘이 있습니다.
바로 계층적 군집화!

안녕하세요, 여러분 😊
오늘도 인공지능과 데이터 마이닝의 세계로 함께 여행을 떠나볼까요?
이번 글에서는 비지도학습의 핵심 중 하나인 "계층적 군집화(Hierarchical Clustering)"와 그 시각화 도구인 덴드로그램(Dendrogram)을 아주 쉽고 자세히! 설명해보려고 해요.
복잡해 보이지만, 한 걸음씩 차근차근 따라오시면 누구나 이해할 수 있는 주제랍니다.
Orange Data Mining 툴로 직접 실습도 해보면서 말이죠. 😊

목차

1. 계층적 군집화란 무엇인가요? 2. 상향식 vs 하향식: 어떤 방식이 있을까? 3. 연결 방법(linkage)의 차이점은? 4. 덴드로그램이란? 어떻게 해석하나요? 5. Orange에서 계층적 군집 실습하기 🧡 6. 실전 응용: 고객 세분화부터 유전자 분석까지

 

1. 계층적 군집화란 무엇인가요?

계층적 군집화(Hierarchical Clustering)는 데이터를 마치 계층구조처럼 점점 더 세분화(또는 병합)하면서 군집을 형성하는 클러스터링 기법이에요.
즉, 이름 그대로 데이터를 나무처럼 계층적으로 그룹으로 묶어가는 방식이죠.

이 방법은 사전에 군집의 개수를 정하지 않아도 된다는 점에서 K-평균 알고리즘과 확실히 다릅니다.
대신, 전체 데이터를 하나의 군집으로 시작하거나 각각 하나씩의 군집으로 시작한 다음,
서로 유사한 군집을 차례대로 병합하거나 분할해나가는 과정을 거쳐요.

📌 계층적 군집화의 기본 흐름

1. 각 데이터를 하나의 군집으로 시작합니다 (하향식은 반대로 전체를 하나로 봄).
2. 가장 가까운(혹은 유사한) 두 군집을 찾아 병합합니다.
3. 이 과정을 더 이상 합칠 수 없을 때까지 반복합니다.

결과적으로 트리(tree) 구조로 군집이 생성되며, 이 트리를 시각적으로 표현한 것이 바로 ‘덴드로그램(Dendrogram)’이에요.

🔍 계층적 군집의 핵심 용어들

용어	설명
병합(Agglomerative)	각 데이터를 개별 군집으로 시작해서 합쳐가는 방식
분할(Divisive)	전체를 하나의 군집으로 보고 나누어가는 방식
덴드로그램(Dendrogram)	군집의 병합 과정을 시각적으로 표현한 나무 구조

💡 왜 계층적 군집화를 써야 할까?

• 군집 개수를 미리 몰라도 되어서 유연한 분석이 가능해요.
• 덴드로그램을 통해 데이터 구조를 시각적으로 파악할 수 있어요.
• 다양한 유사도 측정 방식과 결합하여 분석의 깊이를 더할 수 있어요.

그러니까요, 한마디로 데이터 간의 관계를 좀 더 직관적으로 보고 싶을 때, 이 계층적 군집화는 정말 찰떡같이 잘 어울리는 분석 방법인 거죠!

 

2. 상향식 vs 하향식: 어떤 방식이 있을까?

계층적 군집화는 크게 두 가지 방식으로 나뉘어요.
하나는 상향식 방식(Agglomerative), 또 다른 하나는 하향식 방식(Divisive)입니다.
이름만 보면 살짝 어렵게 느껴질 수 있지만, 사실 엄청 직관적이에요.
데이터를 쌓아가는 방식인지, 깎아내리는 방식인지의 차이라고 생각하면 쉽습니다!

🧱 1) 상향식 계층 군집화 (Agglomerative Clustering)

상향식은 모든 데이터를 각각 하나의 군집으로 시작해요.
이후 가장 가까운 두 군집을 계속 병합하면서 하나의 큰 군집이 될 때까지 진행합니다.
"혼자 있다가 점점 모여서 한 그룹이 되는 과정"이라고 보면 돼요.

• 대부분의 계층적 군집 분석 도구가 이 방식을 사용해요.
• 병합 과정이 직관적이고 이해하기 쉬운 편입니다.

Orange Data Mining에서도 이 방식으로 계층적 군집화를 구현합니다.
그래서 실습할 때도 자연스럽게 이 흐름을 이해할 수 있어요.

🌲 2) 하향식 계층 군집화 (Divisive Clustering)

하향식은 반대로 전체 데이터를 하나의 거대한 군집으로 보고 시작해요.
그리고 조금씩 나눠가며 군집을 쪼개나가는 방식이죠.
마치 나무를 도끼로 조금씩 쪼개서 장작을 만드는 느낌이랄까요? 😄

• 계산량이 많아서 잘 쓰이지는 않지만, 이론적으로 중요해요.
• 전체 구조에서 하위 군집 구조를 더 명확히 파악할 수 있어요.

🔍 비교 요약 테이블

구분	상향식 (Agglomerative)	하향식 (Divisive)
시작점	각 데이터를 개별 군집으로 시작	전체 데이터를 하나의 군집으로 시작
진행 방식	서로 가까운 군집끼리 병합	데이터를 점점 분할
계산 효율	상대적으로 빠름	계산 비용이 큼

요약하자면, 실제로는 대부분 상향식 방식을 많이 사용해요.
Orange에서도 기본으로 이 방식을 채택하고 있으니, 실습도 이 흐름대로 따라가게 될 거예요.

 

3. 연결 방법(linkage)의 차이점은?

계층적 군집화를 공부하다 보면 반드시 마주하게 되는 개념이 있어요.
바로 링키지(Linkage), 즉 군집 간 거리 계산 방식입니다.
말 그대로 "어떤 군집과 어떤 군집이 가까운지"를 결정할 때 어떤 기준으로 거리를 잴지를 선택하는 거죠.

링키지 방식에 따라 군집의 병합 순서가 바뀌고, 그 결과 덴드로그램 모양도 완전히 달라질 수 있어요.
그래서 어떤 방식이 더 좋은가? 에 대한 고민이 필요하답니다.

상황에 따라 다르거든요.

📏 대표적인 연결 방식 4가지

링키지 종류	설명	특징
Single Linkage	두 군집 사이의 가장 가까운 점들 간 거리	가장 빠르게 군집을 연결하지만, 노이즈에 민감
Complete Linkage	두 군집 사이의 가장 먼 점들 간 거리	조밀한 군집 형성에 유리, 하지만 분산이 큰 경우는 부적합
Average Linkage	군집 간 모든 점들 사이의 평균 거리	균형 잡힌 군집 결과 생성
Centroid Linkage	각 군집의 중심점 간 거리	중심 간 거리만 보기에 왜곡 가능성 존재

💡 어떤 링크를 써야 할까? 상황별 팁!

• 데이터가 선형으로 퍼져 있다면 → Single Linkage 추천!
• 클러스터 간 간섭이 많지 않다면 → Complete Linkage가 깔끔해요.
• 적당한 중간값이 필요할 때 → Average Linkage가 무난한 선택.

그니까요, 링키지 선택은 무조건 ‘정답’이 있는 게 아니라 데이터 특성에 맞게 ‘조율’해야 하는 부분이에요.
여러 방법을 시도해보고 가장 자연스럽게 분류된 결과를 택하는 것이 현명한 접근이랍니다.

 

4. 덴드로그램이란? 어떻게 해석하나요?

계층적 군집화(Hierarchical Clustering)의 결과를 가장 직관적으로 보여주는 시각화 도구가 있어요.
바로 덴드로그램(Dendrogram)입니다.
이름은 어려워 보여도, 실상은 나무 모양 그림 하나로 군집의 흐름을 한눈에 파악하게 해주는 마법 같은 도구랍니다. 🌳

덴드로그램은 군집이 합쳐지는 순서와 그 유사도의 크기를 가지(branch)의 길이로 표현해요.
위로 올라갈수록 더 큰 거리(혹은 더 낮은 유사도)에서 합쳐졌다는 의미이고요.

🌳 덴드로그램의 기본 구조 이해하기

• 가로축(X축): 각 데이터 포인트 또는 군집
• 세로축(Y축): 군집 간 거리 또는 유사도 (거리 기반이면 높이가 클수록 덜 유사함)
• 가지(branch): 군집이 병합되는 시점을 시각화한 선

📌 덴드로그램 해석 실전 팁

1. 선이 짧고 낮은 위치에서 합쳐진 군집은 서로 매우 유사합니다.
2. 선이 길고 높은 위치에서 합쳐진 군집은 덜 유사한 군집끼리 병합된 거예요.
3. 어디서 군집을 끊을지(클러스터 개수 결정)는 수평선 하나만 그어보면 돼요! 🙌

예를 들어, 덴드로그램을 위에서 아래로 내려보며 수평선을 하나 그었을 때 그 선과 만나는 가지(branch)의 개수가 곧 군집의 수가 됩니다. 참 쉽죠? 😊

🧡 Orange에서 덴드로그램 보기

Orange에서는 Hierarchical Clustering 위젯을 통해 덴드로그램을 자동으로 생성해줘요.
특히 "Dist Matrix + Hierarchical Clustering + Dendrogram" 위젯 조합으로 시각적 클러스터를 확인하는 게 핵심인데요,

• 다양한 linkage 방식을 실험해볼 수 있어요.
• 덴드로그램에서 직접 클러스터 개수를 선택할 수 있어요.

그니까요, 덴드로그램은 단순한 시각화 도구 그 이상입니다.
데이터 간 관계를 분석하고 클러스터의 품질을 육안으로 파악할 수 있는 훌륭한 분석 도구인 셈이죠.

 

5. Orange에서 계층적 군집 실습하기 🧡

자, 이쯤 되면 "이론은 알겠고, 이제 한번 해보고 싶다!" 하는 분들 많으실 거예요. 😊
바로 그럴 때 필요한 도구가 Orange Data Mining입니다.
노코드 기반의 시각화 도구로, 데이터 마이닝 알고리즘을 마우스 클릭만으로 체험할 수 있어요.
계층적 군집화도 물론 포함돼 있고요!

🛠️ 실습 준비: 필요한 위젯 구성

• File: 예제 데이터 불러오기 (예: Iris, Titanic)
• Distance: 데이터 간 거리 계산
• Hierarchical Clustering: 군집 분석 수행
• Dendrogram: 군집 시각화

👟 실습 단계별 따라하기

1. Orange를 실행하고 File 위젯으로 데이터를 불러옵니다. (예: iris.tab)
2. File → Distance 연결: 거리 계산 기준은 Euclidean(기본값) 사용
3. Distance → Hierarchical Clustering 연결
4. Hierarchical Clustering → Dendrogram 연결
5. Dendrogram에서 직접 클러스터 수를 조절해 결과 확인!

🧠 실습 포인트와 꿀팁

• 덴드로그램 상단에서 슬라이더를 조정하면 군집 수를 즉시 조절 가능
• "Color" 기능을 켜면 각 클러스터가 색상으로 구분돼 직관적!
• linkage 방식을 변경하면서 결과 차이를 비교해보자!

직접 실습을 해보면 정말 신기하실 거예요.
클릭 몇 번이면 알고리즘이 작동하고, 군집 결과가 나무 그림으로 "쨘!" 하고 나오는 걸 보면, 이게 바로 노코드의 감동 아닐까요? 😄

 

6. 실전 응용: 고객 세분화부터 유전자 분석까지

계층적 군집화는 단순히 데이터를 그룹으로 나누는 걸 넘어서, 실제 산업 현장에서도 다양하게 활용되고 있어요.

이론과 실습을 마쳤다면, 이제는 이 강력한 도구가 어떻게 실전에서 쓰이는지를 알아볼 차례입니다.

👥 1) 마케팅 분야 – 고객 세분화

마케팅 전략 수립의 핵심은 "누구에게 어떤 메시지를 전달할 것인가"예요.
계층적 군집화를 사용하면 고객들을 구매 패턴이나 관심사에 따라 자동으로 분류할 수 있어요.

• 예: 쇼핑몰에서 고객을 ‘할인에 민감한 그룹’, ‘프리미엄 선호 그룹’ 등으로 나누기
• 덴드로그램으로 고객 수와 유사성 시각적으로 확인 가능

🧬 2) 생명과학 – 유전자 데이터 분석

생명과학 분야에서는 유전자나 단백질의 발현 패턴을 분석할 때 계층적 군집화가 자주 쓰여요.
특히 덴드로그램은 생물학적으로 유사한 유전자들을 묶는 데 탁월한 도구죠.

• 예: 특정 질병 유전자의 발현 패턴 유사성 분석
• 유사한 유전자를 함께 클러스터링하여 질병 진단에 활용

🏥 3) 병원 진료 데이터 분석

병원에서는 수많은 환자 데이터를 활용해 비슷한 질환 그룹이나 치료 반응이 유사한 환자군을 파악할 수 있어요. 특히 덴드로그램을 활용하면, 복잡한 진료 기록을 그룹화하는 데 큰 도움이 됩니다.

🎓 4) 교육 – 학생 학습 유형 분석

학생들의 시험 성적, 학습 방식, 참여도 등을 기준으로 비슷한 학습 유형을 가진 학생 그룹을 찾을 수 있어요. 이후 맞춤형 피드백이나 학습 전략 수립에 큰 도움을 주죠.

💬 실전 응용 요약

분야	활용 예시
마케팅	고객 성향별 그룹화, 타겟 마케팅
생명과학	유전자 발현 패턴 유사성 분석
의료	환자 진단 분류, 맞춤형 치료 설계
교육	학습 유형별 그룹핑 및 지도 전략 수립

이처럼 계층적 군집화는 단순 분석을 넘어 현장 실무에서도 데이터 인사이트를 얻는 중요한 도구로 활약하고 있어요. 덴드로그램 한 장이 의사결정을 바꿀 수도 있다는 사실, 놀랍지 않나요? 😎

 

마무리하며 ✨

지금까지 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)와 그 시각적 도구인 덴드로그램에 대해 아주 상세하고, 실전 중심으로 배워봤어요. 🤓
처음엔 복잡하게 느껴졌을 수도 있지만, 실제로 데이터를 계층적으로 나눠보고 덴드로그램으로 구조를 시각화해보면, 이 알고리즘이 얼마나 강력한 도구인지 체감하게 됩니다.

또한 Orange Data Mining이라는 멋진 도구 덕분에 프로그래밍 없이도 계층적 군집화를 실습할 수 있었죠. 고객 분석, 유전자 패턴 분류, 교육 현장까지… 정말 많은 분야에서 활용되고 있으니, 여러분도 다양한 데이터에 적용해 보시길 추천드려요!

다음 포스트에서는 군집의 품질을 수치로 평가하는 지표, 바로 실루엣 점수(Silhouette Score)에 대해 이야기할 거예요. 덴드로그램으로 눈으로 본 결과를 수치로 평가할 수 있는 멋진 도구랍니다.

기대해주세요! 😉