다중 클러스터 플롯(multi-cluster plot)은 데이터셋에서 여러 특성들 사이의 관계를 시각화하는 유용한 도구입니다. Seaborn은 Python의 데이터 시각화 라이브러리로, 다양한 그래프와 플롯을 편리하게 그릴 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다중 클러스터 플롯을 그리는 방법을 알아보겠습니다.
필요한 패키지 설치하기
먼저, Seaborn을 사용하기 위해 필요한 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 Seaborn과 의존성 패키지들을 설치합니다.
pip install seaborn
데이터셋 준비하기
이 예제에서는 Seaborn에 내장된 ‘titanic’ 데이터셋을 사용하겠습니다. 이 데이터셋은 타이타닉호의 승객 정보를 담고 있습니다. 다음과 같이 데이터셋을 불러옵니다.
import seaborn as sns
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')
다중 클러스터 플롯 그리기
이제 다중 클러스터 플롯을 그려보겠습니다. 다중 클러스터 플롯은 변수들 간의 상관관계를 히트맵으로 나타내는 방식입니다. Seaborn의 clustermap 함수를 사용하여 다중 클러스터 플롯을 생성할 수 있습니다.
sns.clustermap(titanic_df.corr(), annot=True, cmap='cool')
clustermap 함수의 인자로는 데이터프레임의 상관계수 행렬을 전달합니다. 이 예제에서는 titanic_df의 상관계수를 구하여 전달하였습니다. annot=True는 히트맵에 숫자 값을 표시하도록 지정하는 옵션입니다. cmap='cool'은 색상 맵을 지정하는 옵션으로, ‘cool’ 색상 맵을 사용하였습니다.
결과 확인하기
다중 클러스터 플롯을 그렸으면, 결과를 확인해보세요. 히트맵으로 나타낸 상관계수 행렬은 변수들 간의 관계를 시각적으로 파악할 수 있도록 도와줍니다. 그래프를 분석하여 데이터셋의 특성과 관계성을 파악할 수 있습니다.
마무리
이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다중 클러스터 플롯을 그리는 방법을 알아보았습니다. Seaborn을 사용하면 데이터의 특성과 관계성을 손쉽게 시각화할 수 있으므로, 데이터 분석 작업에 많은 도움이 될 것입니다. Seaborn의 다양한 함수와 그래프를 살펴보며 데이터 시각화의 다양한 기법을 익혀보시기 바랍니다.
참고 자료: