소개

Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, Matplotlib의 기능을 보완하여 더욱 멋진 그래프를 만들 수 있게 해줍니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 클러스터 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

클러스터 플롯이란?

클러스터 플롯은 데이터의 군집화 결과를 시각화하는 방법입니다. 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터를 하나의 그룹으로 묶는 작업을 말하며, 클러스터 플롯을 통해 데이터의 그룹간 유사도 및 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.

코드 예시

아래는 Seaborn을 사용하여 클러스터 플롯을 그리는 코드 예시입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 프레임 생성
data = sns.load_dataset("iris")

# 클러스터 플롯 그리기
sns.clustermap(data.corr(), cmap="coolwarm", linewidths=.5)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서는 우선 seaborn 라이브러리와 matplotlib.pyplot 모듈을 임포트합니다. 그리고 sns.load_dataset("iris")를 통해 Seaborn 내장 데이터셋 중 하나인 iris 데이터셋을 불러옵니다.

data.corr()은 데이터셋의 변수들 간의 상관계수를 계산한 후, 이를 기반으로 클러스터 플롯을 그립니다. cmap="coolwarm"은 색상 맵을 지정하는 옵션으로, “coolwarm”은 색상의 차이를 부각시켜줍니다. linewidths=.5는 클러스터링 결과를 표시하는 선의 두께를 설정합니다.

마지막으로 plt.show()를 통해 그래프를 출력합니다.

실행 결과

실행 결과는 다음과 같이 나타납니다.

위 그래프에서 x, y축은 변수들을 의미하며, 색상과 선들은 각 그룹간의 관계를 시각화한 것입니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 클러스터 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보았습니다. 클러스터 플롯을 통해 데이터의 군집 관계를 쉽게 파악할 수 있으며, Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 멋진 시각화를 할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Seaborn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.