안녕하세요! 이번 포스팅에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 활용하여 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) 알고리즘을 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. K-최근접 이웃 알고리즘 소개
K-최근접 이웃 알고리즘은 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 분류(Classification) 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 주어진 데이터 포인트의 클래스는 기준점(이웃)들 중 가장 가까운 K개의 이웃들의 클래스로 결정됩니다.
2. SciPy의 KDTree 모듈
K-최근접 이웃 알고리즘을 구현하기 위해 SciPy의 KDTree 모듈을 사용할 수 있습니다. KDTree는 공간 트리(Spatial Tree)의 일종으로, 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 사용됩니다.
먼저, SciPy를 설치하고 KDTree 모듈을 import합니다:
pip install scipy
from scipy.spatial import KDTree
3. 데이터 준비
K-최근접 이웃 알고리즘을 적용하기 전에 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 아래와 같은 데이터셋이 있다고 가정해보겠습니다:
| 특징1 | 특징2 | 클래스 |
|---|---|---|
| 1 | 2 | A |
| 2 | 3 | A |
| 3 | 1 | B |
| 4 | 2 | B |
위의 데이터셋은 두 개의 특징(feature)와 클래스(class)로 구성되어 있습니다.
4. K-최근접 이웃 알고리즘 적용
이제 KDTree 모듈을 사용하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 적용해보겠습니다. 먼저, 데이터를 KDTree에 넣어줍니다:
data = [[1, 2], [2, 3], [3, 1], [4, 2]]
kdtree = KDTree(data)
그리고 새로운 데이터 포인트에 대해 알고싶은 클래스를 예측하려면, query 메서드를 사용하여 가장 가까운 이웃의 클래스를 가져올 수 있습니다:
new_data = [[2.5, 2.5]]
distances, indices = kdtree.query(new_data, k=1)
predicted_class = data[indices[0]]
위의 예제에서는 새로운 데이터 포인트 [2.5, 2.5]에 대해서 가장 가까운 이웃을 찾아서 그 클래스를 예측하였습니다.
5. 결과 확인
알고리즘을 적용한 결과를 확인해보겠습니다. 예측된 클래스를 출력해보면 B가 나와야 합니다:
print(predicted_class)
결과는 아래와 같이 나올 것입니다:
B
6. 결론
이번 포스팅에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 사용하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 적용하는 방법을 알아보았습니다. KDTree 모듈을 사용하여 데이터를 효율적으로 저장하고 검색할 수 있으며, 이를 활용하여 KNN 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 실제 데이터에 적용해보고 결과를 확인해보세요!