[python] 파이썬을 활용한 k-평균 군집화(K-means Clustering) 알고리즘

11 Dec 2023

python

군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 비슷한 특성을 가진 데이터들을 한 그룹으로 묶는 과정을 말합니다. 이 중에서 k-평균 군집화는 그룹의 개수(k)를 미리 정한 뒤, 각 데이터를 가장 가까운 중심에 할당하고, 할당된 데이터들의 평균으로 중심을 다시 계산하는 과정을 반복하여 최적의 중심을 찾아냅니다.

k-평균 군집화 알고리즘의 파이썬 구현

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],
              [4, 2], [4, 4], [4, 0]])

# k-평균 군집화 모델 학습
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 군집화 결과 확인
print(kmeans.labels_)

k-평균 군집화의 활용 및 주의점

k-평균 군집화는 군집의 수(k)를 미리 정해야 하며, 초기 중심점을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 또한, 군집 내 분산이 다르거나 밀도가 다를 경우에는 제대로 동작하지 않을 수 있습니다.

이러한 특성을 고려하여 k-평균 군집화를 적용할 때에는 데이터의 분포와 목적에 맞게 적절한 k 값을 선정하고, 초기 중심점을 적절히 설정하는 것이 중요합니다.

결론

k-평균 군집화는 쉽고 간결한 알고리즘으로, 대용량 데이터에도 잘 확장될 수 있는 장점이 있습니다. 그러나 군집의 수와 초기 중심점 설정에 따른 결과의 변동성을 고려하여 신중하게 적용하여야 합니다.