머신러닝 분류 II · 비지도학습 — 정답 없이 패턴을 찾다

비지도학습이란

비지도학습(Unsupervised Learning)은 정답(레이블) 없이 데이터 자체의 구조나 숨은 패턴을 스스로 찾아내는 방식입니다. “이 데이터에는 어떤 그룹이나 규칙이 숨어 있을까?”라는 질문에 답하는 방법이라고 볼 수 있습니다.

대표 유형

• 군집화(Clustering) : 비슷한 데이터끼리 묶습니다. 고객을 구매 성향별로 나누는 고객 세분화가 대표적입니다.
• 차원 축소(Dimensionality Reduction) : 중요한 특징만 남겨 데이터를 단순하게 만듭니다. 시각화나 노이즈 제거에 활용됩니다.
• 연관 규칙(Association) : 함께 나타나는 항목을 찾습니다. “기저귀를 산 사람이 맥주도 산다” 같은 장바구니 분석이 여기 속합니다.

지도학습과 무엇이 다를까요?

지도학습이 ‘정답을 맞히는’ 문제라면, 비지도학습은 ‘숨은 구조를 발견하는’ 문제입니다. 정답 레이블이 필요 없어 데이터 준비 부담이 적지만, 결과가 옳은지 사람이 해석하고 판단해야 하는 경우가 많습니다.

핵심 정리

• 비지도학습은 정답 없이 데이터의 구조·패턴을 찾는다.
• 군집화, 차원 축소, 연관 규칙이 대표 유형이다.
• 레이블 부담은 적지만 결과 해석에 사람의 판단이 필요하다.