Clustering

Cluster Analysis

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• 정의 : 표본을 관측치 간 유사성과 상이성을 계산하여 k개의 군집으로 분할하는 작업

  Cluster analysis or clustering is the task of grouping a set of objects in such a way that objects in the same group are more similar to each other than to those in other groups. (by.Wikipedia)

• 목표 : 군집 내 응집도 최대화 및 군집 간 분리도 최대화

  

• 판별 분석과 비교

  

  • 판별 분석(Classification Analysis)
    • 학습 방식 : 지도학습(훈련 관측치의 정답 정보를 사전에 알고 있음)
    • 학습 목표 : $X$ 와 $Y$ 의 관계를 나타내는 함수를 탐색함
  • 군집 분석(Cluster Analysis)
    • 학습 방식 : 비지도학습(훈련 관측치의 정답 정보를 사전에 알 수 없거나 존재하지 않음)
    • 학습 목표 : 주어진 표본을 분할하는 여러 개의 군집을 탐색함

Type

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• 관측치 중복 여부에 따른 구분

  

  • Hard(or Crisp) Clustering : 관측치가 하나의 군집에만 할당됨
  • Soft(or Fuzzy) Clustering : 관측치가 여러 개의 군집에 할당될 수 있음

• 군집 간 위계 여부에 따른 구분

  

  • Partitional Clustering : 군집 간 위계가 존재하지 않음
  • Hierarchical Clustering : 군집 간 위계가 존재함

Metrics

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• External : 정답 정보와의 비교
  • Rand Statistic
  • Jaccard Coefficient
  • Folks and Mallows Index
  • Hurbert $\Gamma$ Statistic
  • V-Measure
• Internal : 군집 내 응집도
  • Cophenetic Correlation Coefficient
  • Sum of Squared Error(SSE)
  • Cohesion and Separation
• Relative : 군집 간 분리도
  • Dunn Family of Indices
  • Davies-Bouldin Index
  • Semi-partial R-squared
  • SD Validity Index
  • Silhouette

External Metrics

• V-Measure : 정확성과 완전성의 조화평균

  \[\begin{aligned} \text{V} &= 2\times\frac{H(C \mid K) \cdot C(K \mid C)}{H(C \mid K) + C(K \mid C)} \end{aligned}\]
  • $H(C \mid K)$ : 정확성(Homogeneity)
  • $C(K \mid C)$ : 완전성(Completeness)

• 정확성(Homogeneity) : 각 군집의 클래스에 대한 엔트로피 합계

  \[\begin{aligned} H(C \mid K) &= -\sum_{k=1}^{K}{\sum_{c=1}^{C}{P(c \mid k) \cdot \log{P(c \mid k)}}} \end{aligned}\]
  • $k$ : 군집 번호
  • $c$ : 클래스 번호
  • $P(c \mid k)$ : 군집 $K=k$ 가 주어졌을 때, 클래스 $C=c$ 가 발생할 가능성

• 완전성(Completeness) : 각 클래스의 군집에 대한 엔트로피 합계

  \[\begin{aligned} C(K \mid C) &= -\sum_{c=1}^{C}{\sum_{k=1}^{K}{P(k \mid c) \cdot \log{P(k \mid c)}}} \end{aligned}\]
  • $P(k \mid c)$ : 클래스 $C=c$ 가 주어졌을 때, 군집 $K=k$ 가 발생할 가능성

Internal Metrics

• Sum of Squared Error(SSE) : 각 군집의 중심점 벡터와 해당 군집 내 관측치 벡터 간 거리 자승으로 측정한 군집 응집도

  \[\begin{aligned} \text{SSE} &= \sum_{k=1}^{K}{\sum_{\overrightarrow{x}_{i} \in C_{k}}{\Vert \overrightarrow{x}_{i}-\overrightarrow{\mu}_{k} \Vert^2}} \end{aligned}\]
  • $k$ : 군집 번호
  • $C_{k}$ : $k$ 번째 군집
  • \(\overrightarrow{x}_{i} \in C_{k}\) : 군집 \(C_{k}\) 의 $i$ 번째 관측치 벡터
  • \(\overrightarrow{\mu}_{k} \in C_{k}\) : 군집 \(C_{k}\) 의 중심 벡터

Relative Metrics

• Dunn Index : 군집 내 응집도(Cohesion) 최대값 대비 군집 간 분리도(Separation) 최소값 비율

  \[\begin{aligned} \text{DI} &= \frac{\min_{1 \le i \ne j \le K}{d_{C}(C_{i},C_{j})}}{\max_{1 \le k \le K}{\Delta(C_{k})}} \end{aligned}\]
  • $\min_{1 \le i \ne j \le K}{d_{C}(C_{i},C_{j})}$ : 군집 간 분리도 최소값으로서 분리도에 대한 최악의 경우
  • $\max_{1 \le k \le K}{\Delta(C_{k})}$ : 군집 내 응집도 최대값으로서 응집도에 대한 최악의 경우

• 실루엣 계수(Silhouette) : 군집 내 응집성(cohesion)과 군집 간 분리도(separation)를 종합적으로 고려하여 측정한 개별 관측치 벡터에 대한 군집화 적합성의 평균값

  \[\begin{aligned} \text{S} &= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{\frac{b(\overrightarrow{x}_{i})-a(\overrightarrow{x}_{i})}{\max{[a(\overrightarrow{x}_{i}),b(\overrightarrow{x}_{i})]}}} \end{aligned}\]
  • \(a(\overrightarrow{x}_{i})\) : 관측치 벡터 \(\overrightarrow{x}_{i}\) 기준 군집 내 응집도로서, 해당 관측치와 같은 군집에 속한 관측치와의 평균 거리
  • \(b(\overrightarrow{x}_{i})\) : 관측치 벡터 \(\overrightarrow{x}_{i}\) 기준 군집 간 분리도로서, 해당 관측치와 다른 군집에 속한 관측치와의 평균 거리 중 최소값

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이미지 출처

• https://www.scaler.com/topics/supervised-and-unsupervised-learning/
• https://towardsdatascience.com/a-brief-introduction-to-unsupervised-learning-20db46445283
• https://tyami.github.io/machine%20learning/clustering/