[파이썬] 파이썬을 이용한 비지도 학습

01 Sep 2023

python

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 머신러닝의 한 분야입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 관계를 찾거나, 데이터를 그룹화하거나, 차원 축소 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

파이썬은 다양한 라이브러리와 툴을 제공하여 비지도 학습 작업을 간편하게 처리할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬을 사용하여 비지도 학습을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

주요 라이브러리와 도구

파이썬에서 비지도 학습을 위해 자주 사용되는 몇 가지 라이브러리와 도구는 다음과 같습니다:

scikit-learn: scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리입니다. 비지도 학습을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다.
NumPy: NumPy는 파이썬에서 대규모 다차원 배열과 행렬을 다루기 위한 핵심 패키지입니다. 비지도 학습에서 많이 사용되는 수치 연산을 지원합니다.
pandas: pandas는 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 구조를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. 비지도 학습에서 데이터 전처리에 자주 활용됩니다.
matplotlib: matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다. 비지도 학습 결과를 시각화하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 전처리

비지도 학습을 수행하기 전에, 데이터를 전처리하는 과정이 필요합니다. 주로 데이터의 정규화, 표준화, 누락된 값 처리 등이 이루어집니다. pandas와 NumPy를 함께 사용하여 데이터 전처리를 간편하게 처리할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 import
import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 결측치 처리
data = data.fillna(0)

# 데이터 정규화
normalized_data = (data - data.mean()) / data.std()

# 데이터 표준화
standardized_data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

비지도 학습 알고리즘

파이썬을 이용한 비지도 학습에서 자주 사용되는 알고리즘 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

K-평균 군집화 (K-Means Clustering)

K-평균 군집화는 주어진 데이터를 K개의 군집으로 그룹화하는 알고리즘입니다. 각 데이터 포인트는 가장 가까운 군집의 중심에 할당되며, 중심은 반복적으로 업데이트됩니다.

# 필요한 라이브러리 import
from sklearn.cluster import KMeans

# K-평균 모델 생성
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 데이터에 모델 적합
kmeans.fit(data)

# 군집화된 레이블 출력
labels = kmeans.labels_
print(labels)

주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)

주성분 분석은 다차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하는 기법입니다. 데이터의 가장 큰 변동성을 가지는 주성분들을 추출하여 차원 축소를 수행합니다.

# 필요한 라이브러리 import
from sklearn.decomposition import PCA

# PCA 모델 생성
pca = PCA(n_components=2)

# 데이터에 모델 적합
pca.fit(data)

# 변환된 데이터 출력
transformed_data = pca.transform(data)
print(transformed_data)

시각화

비지도 학습 결과를 시각화하는 것은 결과를 이해하고 분석하기 위해 중요합니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 시각화를 간단하게 처리할 수 있습니다.

# 필요한 라이브러리 import
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 시각화
plt.scatter(transformed_data[:, 0], transformed_data[:, 1], c=labels)
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.title('PCA Clustering')
plt.show()

이와 같은 방법으로 파이썬을 이용하여 비지도 학습 작업을 수행할 수 있습니다. scikit-learn과 다른 라이브러리를 함께 사용하여 데이터 전처리, 알고리즘 적용 및 결과 시각화를 효율적으로 처리할 수 있습니다.