클러스터 간 거리 분석은 데이터를 클러스터로 그룹핑하고, 해당 클러스터 간의 거리를 측정함으로써 패턴을 탐색하는데 유용한 방법입니다. 이를 위해 파이썬에서는 SciPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 SciPy를 사용하여 클러스터 간 거리를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
SciPy란?
SciPy는 과학 계산용 라이브러리로서, 다양한 수학 연산, 통계 분석, 신호 처리, 최적화, 선형 대수 등을 포함한 다양한 기능을 제공합니다. 이는 NumPy(수치 연산용 라이브러리) 위에 구축된 라이브러리이며, 추가로 pandas, Matplotlib 등과 함께 많이 사용됩니다.
클러스터 간 거리 분석 방법
클러스터 간 거리 분석을 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법은 scipy.spatial.distance 모듈의 pdist 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 주어진 데이터 배열의 모든 쌍에 대한 거리를 계산해줍니다.
아래는 예시 데이터 배열인 data에 대해 클러스터 간 거리를 계산하는 코드입니다.
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
# 예시 데이터 배열
data = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 클러스터 간 거리 계산
distances = pdist(data, metric='euclidean')
print(distances)
위 코드에서 data는 3차원의 예시 데이터 배열입니다. pdist 함수의 첫 번째 인자로는 데이터 배열을 전달하고, 두 번째 인자로는 거리 측정 방법을 지정합니다. 예시에서는 ‘euclidean’을 사용하여 유클리디안 거리를 계산합니다.
pdist 함수의 결과로 얻게되는 distances는 클러스터 간의 모든 거리를 포함한 배열입니다. 결과를 출력해보면 다음과 같이 나타납니다.
[5.19615242 5.19615242 5.19615242]
이렇게 계산된 거리 배열을 활용하여 예를 들어 클러스터 간의 유사도를 분석하거나 데이터의 패턴을 탐색할 수 있습니다.
마치며
SciPy를 사용하여 클러스터 간 거리를 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 데이터 분석, 패턴 탐색 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있습니다. 추가로 SciPy 라이브러리에는 다른 거리 계산 방법 및 클러스터링 알고리즘도 포함되어 있으니, 필요에 따라서 자세히 살펴보시기 바랍니다.