파이썬 머신러닝 시리즈 8편 - 군집화(Clustering)

파이썬 머신러닝 시리즈 8편 - 군집화(Clustering)

소개

안녕하세요! 중학생 여러분들을 위한 파이썬 머신러닝 시리즈 8편입니다. 이번 시리즈에서는 머신러닝의 중요한 주제인 "군집화"에 대해 배워보도록 하겠습니다. 군집화는 데이터를 자동으로 그룹으로 묶는 알고리즘입니다. 예를 들어, 비슷한 성향을 가진 사람들을 찾아서 그룹으로 묶는다고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 군집화는 데이터 분석, 패턴 인식, 그룹 간 비교 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

목차

1. 군집화란?

군집화는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶는 알고리즘입니다. 예를 들어, 과일들을 색깔이 비슷한 그룹으로 묶는다면, 붉은 사과와 빨간 체리는 하나의 그룹으로 묶일 것입니다. 이렇게 군집화는 데이터를 그룹으로 묶는 작업을 수행합니다.

2. K-평균 군집화

K-평균 군집화는 가장 많이 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 그룹으로 묶습니다. 예를 들어, 학교에서 수학 점수가 비슷한 학생들을 찾아서 그룹으로 묶는다면, 수학 점수가 비슷한 학생들끼리 같은 그룹으로 묶을 수 있습니다.

3. 계층적 군집화

계층적 군집화는 데이터를 계층 구조로 묶는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 가까운 데이터끼리 먼저 묶은 후, 이를 점차적으로 더 큰 그룹으로 묶어나갑니다. 예를 들어, 곤충들을 날개 유무에 따라 그룹으로 묶는다면, 날개가 있는 곤충들끼리 묶고, 날개가 없는 곤충들끼리 묶을 수 있습니다.

4. DBSCAN 군집화

DBSCAN은 밀도 기반 군집화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트의 주변 밀도를 고려하여 밀집된 지역을 클러스터로 인식하고, 이를 기반으로 군집을 형성합니다. 예를 들어, 도시의 인구 밀도가 높은 지역을 찾아서 그룹으로 묶는다면, 인구가 밀집된 지역끼리 묶을 수 있습니다.

5. 군집화 결과 평가

군집화 결과를 평가하기 위해 사용되는 여러 가지 지표가 있습니다. 내부 평가 지표로는 실루엣 계수(Silhouette Coefficient)가 있으며, 외부 평가 지표로는 조정 랜드 지수(Adjusted Rand Index)가 있습니다. 이러한 평가 지표를 통해 군집화의 품질을 평가할 수 있습니다.

6. 군집화의 장단점

군집화는 다양한 분야에서 유용하게 활용되지만, 일부 단점과 주의해야 할 사항도 있습니다. 군집화의 장점은 비지도 학습으로써 데이터의 구조와 패턴을 탐색할 수 있다는 점입니다. 또한, 군집화는 데이터 분석의 전처리 과정이나 데이터 시각화에도 활용됩니다. 하지만 군집화는 클러스터의 수를 사전에 지정해야 한다는 한계가 있으며, 노이즈에 민감하고 이상치에 영향을 받을 수도 있습니다.

실생활 예시

군집화는 실생활에서 다양한 예시를 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑몰에서 고객들을 구매 패턴에 따라 그룹으로 묶는다면, 비슷한 구매 성향을 가진 고객들끼리 묶을 수 있습니다. 또는 소셜 미디어에서 사용자들을 관심사에 따라 그룹으로 묶는다면, 비슷한 관심사를 가진 사용자들을 찾아낼 수 있습니다 . 이렇게 군집화는 데이터를 이해하고 그룹화하는 데에 큰 도움을 줄 수 있습니다.

코드 예시

아래는 파이썬 코드 예시입니다.

  # 데이터 로드
  import pandas as pd
  data = pd.read_csv("data.csv")
  
  # 데이터 전처리
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  scaled_data = scaler.fit_transform(data)
  
  # 군집화 모델 생성 및 학습
  from sklearn.cluster import KMeans
  kmeans = KMeans(n_clusters=3)
  kmeans.fit(scaled_data)
  
  # 군집 결과 확인
  labels = kmeans.labels_
  data["Cluster"] = labels
  
  # 결과 출력
  print(data.head())
  

위 코드는 데이터를 로드한 후, 데이터를 전처리하고, K-평균 군집화 알고리즘을 적용하여 데이터를 군집화한 후, 군집 결과를 확인하는 예시입니다. 데이터의 특징에 따라 다른 군집화 알고리즘을 선택하고, 전처리 및 후처리 과정을 추가할 수도 있습니다.

마무리

파이썬 머신러닝 시리즈 8편에서는 군집화에 대해 배워보았습니다. 군집화는 데이터를 그룹으로 묶는 중요한 작업이며, 다양한 분야에서 활용됩니다. 중학생 여러분들은 이제 군집화의 개념과 알고리즘에 대해 이해하였으니, 실생활 예시를 찾아보고, 코드를 직접 작성해보며 실력을 향상시켜보세요. 다음 시리즈에서 더욱 흥미로운 내용으로 다시 만나요!