데이터 클러스터링은 비슷한 속성을 가진 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 기술입니다. 클러스터링은 데이터 분석, 이미지 처리, 패턴 인식 등 여러 분야에서 많이 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Python의 SciPy 패키지를 사용하여 데이터 클러스터링을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

SciPy 라이브러리 소개

SciPy는 과학적 컴퓨팅에 유용한 여러 기능을 제공하는 파이썬 패키지입니다. 데이터 분석, 신호 처리, 최적화, 통계 등 다양한 기능을 포함하고 있습니다. 클러스터링 분석을 수행하기 위해 SciPy에서는 cluster 모듈을 제공합니다.

데이터 준비

클러스터링을 수행하기 위해 먼저 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 2차원 평면상의 데이터 포인트로 이루어진 데이터셋을 사용하겠습니다. 다음은 데이터 포인트의 좌표를 리스트로 표현한 예시입니다.

data = [[2, 4], [3, 6], [1, 3], [6, 2], [7, 4], [5, 7]]

클러스터링 알고리즘 선택

SciPy는 다양한 클러스터링 알고리즘을 제공합니다. 이번 예제에서는 K-평균 알고리즘을 사용하여 데이터를 클러스터링하겠습니다.

클러스터링 수행

먼저 필요한 모듈을 임포트합니다.

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq

그리고 데이터를 배열로 변환합니다.

import numpy as np
data = np.array(data)

K-평균 알고리즘을 사용하여 클러스터링을 수행합니다.

centroids, _ = kmeans(data, 2)

클러스터링 결과를 확인하기 위해 각 데이터 포인트가 어떤 클러스터에 속하는지 알 수 있습니다.

labels, _ = vq(data, centroids)

결과를 출력해 보겠습니다.

print(labels)

결과 해석

클러스터링 결과를 분석하여 비슷한 특성을 가진 데이터들이 잘 묶였는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 코드에서는 2개의 클러스터로 데이터를 묶었습니다. 레이블 값이 0인 데이터 포인트들은 한 클러스터에, 1인 데이터 포인트들은 다른 클러스터에 속하게 됩니다.

결론

이번 포스트에서는 Python의 SciPy 패키지를 사용하여 데이터 클러스터링을 수행하는 방법을 알아보았습니다. 데이터 클러스터링은 비슷한 속성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶어 유용한 정보를 뽑아내는 데 사용될 수 있습니다. 다양한 클러스터링 알고리즘을 활용하여 데이터를 클러스터링하는 방법을 익히고, 실제 데이터에 적용하여 결과를 해석할 수 있도록 연습해 보세요.

참고 자료

• SciPy 공식 문서
• Python Data Science Handbook - Clustering
• K-means Clustering in Python: A Practical Guide