[python] SciPy를 사용하여 클러스터링 시각화하기
클러스터링은 데이터를 비슷한 특성 또는 패턴을 가진 그룹으로 분류하는 과정입니다. 이를 시각화하여 데이터셋을 살펴보는 것은 데이터 분석에 중요한 도구입니다. 이번 튜토리얼에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 사용하여 클러스터링 결과를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
필요한 라이브러리 설치하기
먼저 아래의 명령을 사용하여 필요한 라이브러리들을 설치해주세요.
pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib
데이터 준비하기
이번 예제에서는 Iris 데이터셋을 사용하겠습니다. 아래의 코드를 사용하여 데이터셋을 불러오고 필요한 라이브러리들을 가져옵니다.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
클러스터링 수행하기
SciPy의 linkage 함수를 사용하여 클러스터링을 수행합니다. linkage 함수는 주어진 데이터에 대해 계산된 거리 행렬을 기반으로 클러스터를 형성합니다. 이를 시각화하기 위해 dendrogram을 사용합니다.
Z = linkage(X, method='ward')
dendrogram(Z)
plt.show()
결과 확인하기
위의 코드를 실행하면 클러스터링 결과를 확인할 수 있는 시각화가 표시됩니다. 각 데이터 포인트는 높이를 나타내는 선과 같이 클러스터에 속하는 다른 데이터 포인트와의 거리를 표시합니다. 이를 통해 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들이 한 그룹으로 클러스터링된 패턴을 확인할 수 있습니다.
결론
이번 튜토리얼에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 사용하여 클러스터링 결과를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 클러스터링은 다양한 데이터 분석 작업에서 유용하게 활용될 수 있으며, 시각화를 통해 더욱 직관적으로 데이터를 분석할 수 있습니다. SciPy 외에도 다른 라이브러리들을 사용하여 클러스터링 시각화를 수행할 수 있으니, 참고하여 응용해보시기 바랍니다.