비지도 학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 되지 않은 데이터를 분석하여 패턴이나 구조를 발견하는 기계 학습 방법입니다. 비지도 학습은 데이터에 내재된 특징이나 관계를 이해하고자 할 때 유용하며, 속성의 구조나 군집 등을 발견할 수 있습니다.

이번 프로젝트에서는 파이썬을 이용하여 비지도 학습 기법을 사용하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 로드

비지도 학습을 위해 데이터를 로드하는 것이 첫 번째 단계입니다. 데이터셋에 따라 다른 방법으로 데이터를 로드할 수 있지만, 가장 일반적인 방법 중 하나는 pandas를 사용하는 것입니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 확인하기
print(data.head())

전처리

로드한 데이터를 분석하기 전에 전처리를 수행해야 합니다. 전처리는 데이터를 정제하고 정규화하는 과정을 포함합니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 정규화된 데이터 확인하기
print(scaled_data)

차원 축소

비지도 학습의 일반적인 작업 중 하나는 차원 축소입니다. 차원 축소는 데이터의 특징을 유지한 채로 데이터의 차원을 줄이는 작업입니다. 이를 통해 데이터를 시각화하거나 더 높은 차원의 데이터를 다루는 것을 용이하게 할 수 있습니다.

from sklearn.decomposition import PCA

# PCA 모델 생성
pca = PCA(n_components=2)

# 차원 축소 후 데이터 변환
reduced_data = pca.fit_transform(scaled_data)

# 축소된 데이터 확인하기
print(reduced_data)

군집화

비지도 학습에서 군집화(Clustering)는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 작업입니다. sklearn 라이브러리의 KMeans 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행할 수 있습니다.

from sklearn.cluster import KMeans

# KMeans 모델 생성
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 모델 학습
kmeans.fit(reduced_data)

# 클러스터 할당 확인하기
labels = kmeans.labels_
print(labels)

시각화

군집화 또는 차원 축소와 같은 작업을 수행한 후에는 데이터를 시각화하여 결과를 확인하는 것이 좋습니다. matplotlib을 사용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 클러스터 시각화
plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data[:, 1], c=labels, cmap='viridis')
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Clustered Data')
plt.show()

결론

비지도 학습은 레이블이 되지 않은 데이터를 다룰 때 유용한 방법입니다. 이번 프로젝트에서는 파이썬을 이용하여 비지도 학습 프로젝트를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 특징이나 구조를 발견하고, 군집화 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

더 많은 비지도 학습 기법과 데이터 분석 기법을 연구하고 활용하여 다양한 프로젝트를 수행해 보세요.