[python] Flask-RESTful에서 빅데이터 처리를 위한 클러스터링 방법

30 Nov 2023

python

본 포스트에서는 Flask-RESTful 프레임워크를 사용하여 빅데이터 처리를 위한 클러스터링 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 클러스터링이란?

클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 데이터 마이닝 기법입니다. 이를 통해 데이터를 파악하고 분석할 수 있습니다.

2. 클러스터링 알고리즘

2.1. K-means 알고리즘

K-means 알고리즘은 가장 간단하고 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘입니다. 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 알고리즘으로, 각 클러스터의 중심점과의 거리를 최소화하는 방식으로 동작합니다.

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

labels = kmeans.labels_

2.2. DBSCAN 알고리즘

DBSCAN은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 주어진 반경 내에 밀도가 일정 이상인 데이터를 클러스터로 구분합니다. 이 알고리즘은 클러스터의 개수를 사전에 지정할 필요가 없으며, 이상치 데이터를 처리하는 데에도 적합합니다.

from sklearn.cluster import DBSCAN

dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5)
dbscan.fit(data)

labels = dbscan.labels_

3. Flask-RESTful에서 클러스터링 사용하기

먼저, Flask-RESTful 프로젝트를 생성하고 필요한 패키지들을 설치합니다.

pip install Flask
pip install Flask-RESTful
pip install scikit-learn

다음으로, 클러스터링 알고리즘을 활용한 RESTful API를 작성합니다. 이 예시에서는 K-means 알고리즘을 사용하도록 하겠습니다.

from flask import Flask
from flask_restful import Api, Resource, reqparse
from sklearn.cluster import KMeans

app = Flask(__name__)
api = Api(app)

data = [...] # 클러스터링할 데이터

class Clustering(Resource):
    def get(self):
        parser = reqparse.RequestParser()
        parser.add_argument('k', type=int)
        args = parser.parse_args()
        
        k = args['k']
        
        kmeans = KMeans(n_clusters=k)
        kmeans.fit(data)
        
        labels = kmeans.labels_
        
        return {'labels': labels.tolist()}

api.add_resource(Clustering, '/clustering')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

위의 코드에서는 /clustering 엔드포인트에 GET 요청을 보내면 클러스터링된 레이블을 받을 수 있습니다. 요청 시 k 파라미터로 클러스터 개수를 지정할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 Flask-RESTful 프레임워크를 활용하여 빅데이터 처리를 위한 클러스터링 방법을 알아보았습니다. K-means와 DBSCAN 알고리즘을 사용하는 예시 코드도 함께 제공되었습니다. 이를 참고하여 빅데이터 클러스터링에 활용해 보시기 바랍니다.

1. 클러스터링이란?

2. 클러스터링 알고리즘

2.1. K-means 알고리즘

2.2. DBSCAN 알고리즘

3. Flask-RESTful에서 클러스터링 사용하기

결론

참고자료