K-Means로 레이블 없는 텍스트 클러스터링 경험
자율 학습 기법을 써본 사례로는 졸업 프로젝트에서 레이블 없는 텍스트 데이터를 다룬 것이 있습니다. 레이블을 구하기 어려운 상황이었고, K-Means 클러스터링으로 유사 문서를 그룹화하는 방향을 선택했습니다. 구현이 단순하고 해석이 쉬워 팀원들이 결과를 직접 검토할 수 있다는 점이 선택 이유였습니다.
클러스터 수 K를 정하는 게 가장 어려웠는데, Elbow Method로 후보를 좁힌 뒤 실제 클러스터 내용을 직접 읽어서 의미가 있는지 사람이 판단했습니다. 한계는 K-Means는 구형 클러스터 가정을 하기 때문에 텍스트처럼 고차원 데이터에서는 불균형한 클러스터가 나오는 문제가 있었습니다. DBSCAN을 써볼까 했지만 파라미터 설정이 더 복잡해서 시간 안에 하지 못했고, 다음엔 사전학습 임베딩과 자율 학습을 함께 쓰는 방향을 시도해보고 싶습니다.