데이터 군집화(Clustering)는 비슷한 특성을 갖는 데이터들을 그룹으로 묶는 알고리즘입니다. 데이터 군집화는 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견하고, 데이터를 해석하거나 분석하기 위해서 많이 활용됩니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 군집화를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

K-means 알고리즘을 이용한 데이터 군집화

K-means 알고리즘은 가장 대표적인 데이터 군집화 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 방법으로, 데이터 포인트들을 중심점(Centroids)이라는 K개의 포인트로 구성된 클러스터로 할당합니다.

K-means 알고리즘의 동작 방식

1. 초기 중심점 K개를 랜덤으로 선택한다.
2. 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당한다.
3. 할당된 데이터 포인트들의 평균을 계산하여 중심점을 업데이트한다.
4. 중심점이 변하지 않을 때까지 2번과 3번 단계를 반복한다.

K-means 예제 코드

아래는 파이썬을 사용하여 K-means 알고리즘을 구현한 예제 코드입니다.

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 예제 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# K-means 알고리즘 객체 생성 및 학습
kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(X)

# 중심점과 클러스터 할당 결과 출력
print('Centroids:', kmeans.cluster_centers_)
print('Labels:', kmeans.labels_)

위 예제 코드에서는 numpy와 sklearn.cluster 모듈을 사용합니다. 먼저, 예제 데이터를 생성하고, KMeans 객체를 생성하여 데이터를 학습시킵니다. 그리고 중심점과 클러스터 할당 결과를 출력합니다.

결과

Centroids: [[1. 2.]
             [4. 2.]]
Labels: [0 0 0 1 1 1]

위의 결과에서 첫 번째 중심점은 [1, 2]로, 두 번째 중심점은 [4, 2]로 나타납니다. 또한, 데이터 포인트들은 각각 0 또는 1의 레이블로 할당되어 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 군집화를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. K-means 알고리즘을 사용하여 데이터를 클러스터로 나누는 예제 코드를 통해 알고리즘의 동작 방식을 설명하였습니다. 데이터 군집화는 다양한 분야에서 데이터 분석에 활용되므로, 파이썬을 이용하여 데이터 군집화를 수행하는 방법에 대한 이해는 매우 중요합니다.