기초 개념 · Clustering초보갱신일 2026. 10. 1.
클러스터링
정답 라벨 없이 비슷한 데이터끼리 묶어 패턴을 찾는 방법입니다.
비유
마트 장바구니를 ‘같이 자주 담기는 물건’끼리만 모아 보면 진열 전략이 보이듯, 클러스터링은 ‘닮은 것끼리 뭉치기’입니다.
이렇게 이해하세요
클러스터링(Clustering)은 고객 세그먼트, 검색어 묶음, 문서 주제 발견처럼 ‘미리 카테고리가 없을 때’ 구조를 찾는 비지도 학습의 대표입니다. k-means, 계층적 클러스터, 임베딩+클러스터 등 방법이 다양하고, LLM은 ‘이 목록을 주제별로 묶어 줘’로 유사 작업을 대신하기도 합니다. 군집 개수·해석은 사람 판단이 필요하고, 같은 데이터도 알고리즘에 따라 모양이 달라집니다. 탐색·브레인스토밍·데이터 정리에는 유용하지만, 법적·의료적 ‘라벨’로 바로 쓰면 위험합니다. aimodu.kr에서는 클러스터링을 ‘후보 그룹 제안’으로 보고, 최종 이름·정책은 팀이 정하는 흐름을 권합니다.
한 줄 암기
클러스터링 = 라벨 없이 비슷한 것끼리
좋은 예
지원 티켓 임베딩을 클러스터링해 ‘로그인·결제·API’ 후보 묶음을 만든 뒤 PM이 이름을 붙인다.
피하기
클러스터 번호만 보고 고객 등급·할인율을 자동 확정한다.
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자주 묻는 질문
클러스터 개수 k는 어떻게 정하나요?
실루엣 점수 등 지표와 함께, 업무에서 ‘몇 그룹이 actionable한지’를 함께 봅니다. LLM 묶음도 사람이 개수·이름을 조정하세요.
LLM 묶음과 클러스터링이 같은가요?
목적은 비슷하지만, LLM은 매번 결과가 흔들릴 수 있습니다. 대량·재현성이 필요하면 전통 클러스터+임베딩을 검토하세요.