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Microsoft 클러스터링 알고리즘

Microsoft 클러스터링 알고리즘은 Analysis Services에서 제공하는 세그먼트화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 반복 기술을 사용하여 비슷한 특징을 가진 클러스터로 데이터 집합의 사례를 그룹화합니다. 이러한 그룹화는 데이터 탐색, 데이터 내 잘못된 부분 식별, 예측 만들기 등에 유용합니다.

클러스터링 모델은 관찰만 가지고는 논리적으로 이끌어 낼 수 없을 수 있는 데이터 집합 내 관계를 식별합니다. 예를 들어 자전거로 통근하는 사람은 일반적으로 회사에서 먼 곳에 살지 않는다는 사실을 논리적으로 인식할 수 있습니다. 그러나 알고리즘은 자전거 통근자에 대해 확연하게 드러나지 않는 다른 특징을 찾아낼 수 있습니다. 다음 다이어그램에서 클러스터 A는 자가용으로 통근하는 사람에 대한 데이터를 나타내고 클러스터 B는 자전거로 통근하는 사람에 대한 데이터를 나타냅니다.

출퇴근자 경향에 대한 클러스터 패턴

클러스터링 알고리즘은 클러스터링 모델을 작성하기 위해 예측 가능한 열을 지정하지 않아도 된다는 점에서 Microsoft 의사 결정 트리 알고리즘 등의 기타 데이터 마이닝 알고리즘과 다릅니다. 클러스터링 알고리즘은 데이터에 존재하는 관계와 알고리즘이 식별하는 클러스터를 통해서만 모델의 성향을 습득합니다.

인구 통계 정보가 유사하며 Adventure Works사에서 유사한 제품을 구입하는 고객 그룹을 가정해 봅니다. 이 고객 그룹은 데이터 클러스터를 나타냅니다. 데이터베이스에는 이러한 클러스터가 여러 개 존재할 수 있습니다. 클러스터를 구성하는 열을 관찰하면 데이터 집합의 레코드 간 관계를 보다 확실히 파악할 수 있습니다.

Microsoft 클러스터링 알고리즘은 먼저 데이터 집합 내 관계를 식별하고 이러한 관계를 기반으로 일련의 클러스터를 생성합니다. 다음 다이어그램에서 볼 수 있는 것과 같이 알고리즘이 데이터를 그룹화하는 방법을 시각적으로 나타내는 데에는 산점도가 유용합니다. 산점도는 데이터 집합 내 모든 사례를 나타내며 각 사례는 그래프에서 하나의 점으로 표시됩니다. 클러스터는 그래프에 나타난 요소를 그룹화하고 이를 통해 알고리즘이 식별하는 관계를 보여 줍니다.

데이터 집합에 포함된 사례의 산점도

클러스터를 정의한 다음 알고리즘은 클러스터가 요소의 그룹화를 얼마나 잘 나타내는지를 계산하고 그룹화를 다시 정의하여 데이터를 보다 잘 나타내는 클러스터를 만듭니다. 알고리즘은 클러스터를 다시 정의하여 결과를 더 이상 향상시킬 수 없을 때까지 이 과정을 반복합니다.

클러스터링 기술을 지정하거나 최대 클러스터 수를 제한하거나 클러스터를 만드는 데 필요한 지지도를 변경하여 알고리즘 작동 방법을 사용자 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft 클러스터링 알고리즘 기술 참조를 참조하십시오.

클러스터링 모델을 학습하는 데 사용할 데이터를 준비할 때는 필요한 데이터의 양과 사용법을 비롯한 특정 알고리즘의 요구 사항을 알고 있어야 합니다.

클러스터링 모델의 요구 사항은 다음과 같습니다.

  • 단일 key    각 모델은 각 레코드를 고유하게 식별하는 숫자 또는 텍스트 열을 하나 포함해야 합니다. 복합 키는 사용할 수 없습니다.

  • 입력 열   각 모델은 클러스터 작성에 사용되는 값을 포함하는 입력 열을 하나 이상 포함해야 합니다. 입력 열은 원하는 만큼 사용할 수 있지만 각 열의 값 수에 따라 추가되는 열로 인해 모델 학습에 걸리는 시간이 길어질 수 있습니다.

  • 선택적 예측 가능한 열   이 알고리즘의 경우 모델을 작성하는 데 예측 가능한 열이 필요하지는 않지만 거의 모든 데이터 형식의 예측 가능한 열을 추가할 수는 있습니다. 예측 가능한 열의 값은 클러스터링 모델에 대한 입력으로 처리되거나 예측용으로만 사용되도록 지정할 수 있습니다. 예를 들어 지역 및 연령과 같은 인구 통계를 클러스터링하여 고객의 소득을 예측하려는 경우 소득을 PredictOnly로 지정한 다음 지역 또는 연령과 같은 다른 모든 열을 입력으로 추가할 수 있습니다.

클러스터링 모델에 대해 지원되는 내용 유형 및 데이터 형식에 대한 자세한 내용은 Microsoft 클러스터링 알고리즘 기술 참조의 요구 사항 섹션을 참조하십시오.

Microsoft 클러스터 뷰어를 사용하여 모델을 탐색할 수 있습니다. 클러스터링 모델을 탐색할 때 Analysis Services에서는 클러스터 간의 관계를 보여 주는 다이어그램으로 클러스터를 표시하며 각 클러스터에 대한 자세한 프로필, 각 클러스터를 다른 클러스터와 구별하게 해주는 특성 목록 및 전체 학습 데이터 집합의 특징도 제공합니다. 자세한 내용은 Microsoft 클러스터 뷰어를 사용하여 모델 찾아보기를 참조하십시오.

보다 자세한 내용을 보려면 Microsoft 일반 콘텐츠 트리 뷰어에서 모델을 살펴보십시오. 모델에 대해 각 노드의 모든 값 분포, 각 클러스터에 대한 확률, 기타 정보 등의 콘텐츠가 저장됩니다. 자세한 내용은 클러스터링 모델에 대한 마이닝 모델 콘텐츠(Analysis Services - 데이터 마이닝)를 참조하십시오.

모델을 학습한 후에는 그 결과가 일련의 패턴으로 저장되며 이러한 패턴을 탐색하거나 사용하여 예측을 만들 수 있습니다.

새 데이터가 발견된 클러스터에 맞는지 여부에 대한 예측을 반환하거나 클러스터에 대한 기술 통계를 구하는 쿼리를 만들 수 있습니다.

데이터 마이닝 모델에 대한 쿼리를 만드는 방법은 데이터 마이닝 쿼리를 참조하십시오. 클러스터링 모델에서 쿼리를 사용하는 방법에 대한 예는 클러스터링 모델 쿼리 예제를 참조하십시오.

  • PMML(Predictive Model Markup Language)을 사용하여 마이닝 모델을 만들 수 있습니다.

  • 드릴스루를 지원합니다.

  • OLAP 마이닝 모델의 사용과 마이닝 모델 차원의 생성을 지원합니다.

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