클러스터링은 비지도학습 알고리즘의 한 종류로, 데이터를 서로 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 작업입니다. 클러스터링 알고리즘은 데이터 공간의 패턴을 찾아서 그룹을 형성하며, 데이터 포인트들이 서로 유사한 특성을 공유하는 클러스터를 형성하게 됩니다. 이때 클러스터링의 성능을 평가하기 위해서는 적절한 평가지표를 사용해야 합니다.
클러스터링 성능 평가에 가장 널리 사용되는 지표 중 하나는 실루엣(silhouette) 지표입니다. 실루엣 지표는 데이터 포인트의 클러스터 내 거리와 다른 클러스터 사이의 거리를 비교하여 클러스터링의 일관성과 분리도를 측정하는 지표입니다.
SciPy는 파이썬 과학 계산 라이브러리로, 클러스터링 분석에 유용한 여러 함수와 메소드를 제공합니다. 예를 들어, scipy.spatial.distance 모듈은 클러스터 내 거리와 클러스터 간 거리를 계산하기 위한 여러 함수를 제공합니다.
아래의 예제 코드는 SciPy를 사용하여 데이터를 클러스터링하고 실루엣 지표로 성능을 평가하는 방법을 보여줍니다.
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
from scipy.spatial.distance import cdist
# 데이터 생성
X = np.random.rand(100, 2)
# 클러스터링
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_
# 클러스터링 성능 평가
distances = cdist(X, X, metric='euclidean')
silhouette_avg = silhouette_score(distances, labels)
print("Silhouette Score:", silhouette_avg)
위의 코드에서, 우선 numpy 모듈을 사용하여 무작위로 2차원 데이터를 생성합니다. 그리고 sklearn.cluster 모듈에서 K-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 데이터를 클러스터링합니다. 클러스터링 결과를 바탕으로 실루엣 지표를 계산하여 출력합니다.
위의 코드는 SciPy와 관련된 함수와 라이브러리를 사용하여 클러스터링 성능을 평가하는 방법을 보여주었습니다. SciPy의 다른 함수와 메소드를 사용하여 다양한 클러스터링 알고리즘과 평가지표를 적용해 볼 수도 있습니다.
참고 문헌: