Clustering: HDBSCAN

본 글은 딥러닝 시대에 상대적으로 발전이 더딘 비지도 학습(unsupervised learning) 분야의 대표적인 문제인 클러스터링(clustering)에 대해 다룹니다. 특히 HDBSCAN 알고리즘을 중심으로 설명하며, DBSCAN의 한계를 극복하고 밀도 기반 클러스터링의 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다.

HDBSCAN은 공간 변환, MST(Minimum Spanning Tree) 생성, 클러스터 계층 구조 구축 등의 단계를 거쳐 노이즈에 강건하고 다양한 형태의 클러스터를 효과적으로 찾아내는 알고리즘입니다. 비지도 학습의 중요성과 HDBSCAN의 작동 원리를 이해하는 데 도움을 주는 글입니다.