클러스터링은 데이터를 비슷한 속성 또는 패턴을 갖는 그룹으로 분류하는 기술입니다. 이 기술은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 일종으로, 데이터의 특성을 기반으로 패턴을 찾아내어 여러 개의 클러스터로 분할하는 것이 목표입니다. 파이썬에는 다양한 클러스터링 알고리즘이 구현되어 있으며, 여기에는 대표적인 몇 가지 알고리즘을 소개하겠습니다.

K-평균 클러스터링

K-평균(K-Means) 클러스터링은 데이터를 사용자가 지정한 수(K)의 클러스터로 그룹화하는 알고리즘입니다. 각 클러스터의 중심을 찾아 해당 중심과 가장 가까운 데이터를 해당 클러스터에 할당하고, 클러스터마다의 평균 중심을 구하여 얼마나 유사한 데이터를 가지고 있는지를 측정합니다.

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)

DBSCAN은 데이터의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 밀도가 높은 지역을 클러스터로 그룹화하고, 낮은 지역은 노이즈로 처리합니다.

from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)

계층적 클러스터링

계층적 클러스터링은 클러스터를 상하 관계를 가진 트리 모양의 계층으로 구성하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘을 이용하면 클러스터 간의 거리를 계산하고, 이 거리를 이용하여 클러스터를 계층화하거나 병합할 수 있습니다.

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
agc = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
agc.fit(data)

클러스터링 알고리즘은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다. 파이썬의 다양한 머신 러닝(Machine Learning) 라이브러리들에 구현되어 있는 이러한 알고리즘들을 이용하여 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 통찰을 얻을 수 있습니다.

참고 자료: https://scikit-learn.org/