이번 포스트에서는 넘파이를 사용하여 군집화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

군집화란 무엇인가요?

군집화(Clustering)는 비지도 학습의 한 유형으로, 유사한 데이터 포인트들을 묶는 과정을 말합니다. 이를 통해 데이터의 특성을 파악하거나 패턴을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

K-평균 알고리즘

K-평균(K-means) 알고리즘은 군집화에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 군집으로 나누는 데 사용됩니다.

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])

# K-평균 알고리즘 적용
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 군집 결과 확인
labels = kmeans.labels_
print(labels)

위의 예제에서는 넘파이를 사용하여 데이터를 생성하고, K-평균 알고리즘을 이용하여 2개의 군집으로 데이터를 나누었습니다.

결론

넘파이와 사이킷런의 K-평균 알고리즘을 이용하여 군집화를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 군집화는 데이터 분석에서 중요한 기술이므로, 실제 데이터에 적용하여 다양한 결과를 확인해 보시기 바랍니다.

참고 문헌: 사이킷런 공식 문서