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[python] 비지도 학습 방법론 설계 및 훈련

비지도 학습은 기계 학습의 한 분야로, 라벨이 지정되지 않은 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 알고리즘을 적용합니다. 비지도 학습은 데이터의 내재된 구조를 발견하고, 예상치 못한 인사이트를 얻는 데 유용합니다.

K-평균 군집화

K-평균은 가장 인기 있는 비지도 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하여 각 클러스터의 중심을 찾습니다.

from sklearn.cluster import KMeans

# 데이터 생성
X = [[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)

주성분 분석 (PCA)

PCA는 주어진 데이터의 차원을 줄이는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대화하며 정보를 최대한 유지합니다.

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 데이터 생성
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]])

# PCA 적용
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(X)

자기 조직화 지도 (SOM)

SOM은 신경망 학습의 한 유형으로, 고차원 데이터를 저차원 그리드에 매핑합니다. SOM은 데이터를 변환하며 비슷한 데이터를 서로 가깝게 배치합니다.

import numpy as np
from minisom import MiniSom

# 데이터 생성
data = np.random.rand(100, 2)

# SOM 모델 생성
som = MiniSom(3, 3, 2, sigma=0.3, learning_rate=0.5)

이러한 비지도 학습 방법론은 클러스터링, 데이터 압축, 특징 추출 등 다양한 분야에 적용됩니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어들은 비지도 학습을 통해 데이터를 더 잘 이해하고, 예측 모델의 개선에 활용할 수 있습니다.

참고 문헌:

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