차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 축소하는 기법으로, 데이터 시각화, 데이터 압축 및 패턴 인식에 사용됩니다. scikit-learn은 파이썬에서 머신 러닝을 구현하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 차원 축소를 수행하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.
PCA (주성분 분석)를 이용한 차원 축소
PCA는 가장 널리 사용되는 차원 축소 알고리즘 중 하나입니다. 주성분 분석은 데이터의 분산을 최대화하는 축을 찾아 데이터를 새로운 좌표 공간으로 변환합니다. scikit-learn의 PCA 클래스를 사용하여 PCA를 수행할 수 있습니다.
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2) # 2차원으로 축소
transformed_data = pca.fit_transform(data)
위의 코드에서 n_components 매개변수는 축소할 차원의 수를 지정합니다. fit_transform 메서드를 호출하면 PCA가 데이터를 변환해 줍니다.
시각화
PCA를 사용하여 차원 축소한 데이터를 시각화하기 위해 matplotlib 라이브러리를 사용할 수 있습니다. matplotlib는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(transformed_data[:, 0], transformed_data[:, 1])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.show()
위의 코드는 2차원으로 축소된 데이터를 산점도로 그리는 예시입니다. scatter 함수를 사용하여 데이터를 그래프로 나타냅니다. 각 축에 라벨을 추가하고 그래프를 표시하는데 xlabel, ylabel, show 메서드를 사용합니다.
결론
scikit-learn의 PCA를 사용하여 데이터의 차원을 축소하고 matplotlib를 사용하여 축소된 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고 시각적으로 이해하기 쉬운 형태로 변환할 수 있습니다.