HDBSCAN이란 뭘까요? 밀도 기반 군집화를 쉽게 이해하기

데이터 분석에 조금이라도 관심이 있다면 클러스터링(군집화)이란 용어를 들어봤을 거예요. 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 방법인데요, 그중에서도 최근 각광받고 있는 HDBSCAN 알고리즘에 대해 소개해 드리려고 해요. DBSCAN을 들어본 분이라면 HDBSCAN이 뭔지 조금은 감이 잡히실 텐데요, 지금부터 쉽게 알려드릴게요!

 

HDBSCAN은 데이터의 계층적 구조를 잘 보여줘요

HDBSCAN의 정확한 이름은 "Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise"로, 밀도를 기반으로 데이터를 계층적으로 나누는 방법이에요. 여기서 계층적이라는 건 데이터가 나뭇가지처럼 여러 갈래로 나뉘어 있다는 의미인데요, 이 구조를 덴드로그램이라는 나무 모양 그래프로 표현해서 다양한 밀도 수준을 한눈에 볼 수 있게 해준답니다. 덕분에 데이터가 복잡하더라도 어떤 그룹이 서로 밀접하게 연결되어 있는지 직관적으로 이해할 수 있어요.

 

노이즈와 이상치를 자동으로 골라내기 때문에 데이터가 더 깔끔해져요

데이터를 다루다 보면, 반드시 엉뚱한 데이터(노이즈나 이상치)가 섞여 있게 마련인데요, DBSCAN처럼 HDBSCAN도 이런 이상한 데이터를 자동으로 찾아내 처리할 수 있어요. 게다가 데이터의 분포나 형태가 달라지더라도, 노이즈 처리 능력이 뛰어나기 때문에 다양한 데이터셋에 폭넓게 적용할 수 있다는 장점이 있죠.

 

밀도가 서로 다른 클러스터를 동시에 찾아낼 수 있어요

기존의 DBSCAN은 데이터를 클러스터로 나눌 때 하나의 고정된 밀도 기준을 사용하지만, HDBSCAN은 밀도 수준이 서로 다른 여러 클러스터를 동시에 탐지할 수 있어요. 예를 들어 한쪽에서는 데이터가 매우 밀집되어 있고 다른 쪽은 데이터가 듬성듬성 퍼져 있어도, 이를 정확하게 구별해서 나눌 수 있다는 의미예요. 그래서 데이터가 불규칙적이고 복잡할수록 HDBSCAN이 빛을 발하게 되는 거죠.

 

HDBSCAN은 어떻게 동작하는 걸까요?

HDBSCAN은 데이터를 연결한 최소 스패닝 트리(MST)를 먼저 구성해요. 이 과정에서 각 데이터 간 연결 강도를 나타내는 '서로 닿을 수 있는 거리(mutual reachability distance)'를 사용합니다. 이렇게 구성된 MST를 기반으로 단일 연결(single linkage) 방식을 이용해 데이터를 계층적으로 나누는 것이죠. 이 결과를 덴드로그램으로 표현한 다음, 가장 안정적인 클러스터를 선별하여 최종 결과를 만듭니다. 안정성이란 쉽게 말하면 데이터가 클러스터에 얼마나 잘 맞는지를 평가하는 척도라고 생각하면 돼요.

간단한 예제 코드로 한번 확인해 볼까요?

import hdbscan
from sklearn.datasets import make_blobs

# 샘플 데이터 생성하기
X, _ = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, cluster_std=0.5, random_state=42)

# HDBSCAN 적용하기
clusterer = hdbscan.HDBSCAN(min_cluster_size=15)
cluster_labels = clusterer.fit_predict(X)

print(cluster_labels)

 

HDBSCAN은 여러 분야에서 활용 가능성이 높아요

HDBSCAN은 다양한 밀도를 가진 데이터를 잘 처리할 수 있고, 노이즈에도 강하며 매개변수 튜닝도 간단한 편이에요. 그래서 특히 복잡한 데이터셋을 분석할 때 유용하게 쓰입니다. 예를 들어 이미지 처리, 패턴 인식, 데이터 마이닝, 그리고 이상치 탐지와 같은 분야에서 좋은 성과를 보이고 있어요.

 

데이터가 복잡할수록 HDBSCAN이 효과적이에요

결론적으로 HDBSCAN은 데이터의 밀도 구조가 복잡하거나 클러스터 간 밀도 차이가 클 때 더욱 강력한 성능을 발휘해요. 앞으로 데이터를 다루실 때 복잡한 군집화 문제에 부딪히면 HDBSCAN을 떠올려 보세요. 데이터 분석의 새로운 시야를 열어줄 거예요!