본 논문은 정확성과 효율성에 초점을 맞추는 경향이 있는 기존 클러스터링 알고리즘 연구와 달리, 해석 가능성이 중요해짐에 따라 설명 가능한 클러스터링 알고리즘에 대한 포괄적인 검토를 제공합니다. 특히 의료, 금융, 자율 시스템 등 고위험 분야에서 투명하고 해석 가능한 클러스터링 결과의 필요성이 대두됨에 따라, 사용자의 신뢰 확보 및 윤리적, 규제적 요구사항을 충족하기 위한 설명 가능한 클러스터링 알고리즘의 중요성을 강조합니다. 본 논문은 설명 가능한 클러스터링 알고리즘의 현황을 검토하고, 다양한 방법을 구별하는 핵심 기준을 제시하여 연구자들이 특정 응용 분야에 가장 적합한 설명 가능한 클러스터링 방법을 선택하도록 돕습니다. 또한 효율성과 투명성을 모두 갖춘 클러스터링 알고리즘의 개발 및 채택을 장려하며, 관련 방법들을 분류하여 접근성을 높인 오픈 레파지토리를 제공합니다.
