[python] K-평균 군집화 모델 설계와 훈련 방법

12 Dec 2023

python

K-평균은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나로, 데이터를 K개의 군집 또는 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다. 이번 글에서는 Python을 사용하여 K-평균 군집화 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

K-평균 알고리즘 개요

K-평균 알고리즘은 데이터를 K개의 군집으로 나누는 과정을 거칩니다. 각 군집은 중심점을 가지며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심점에 할당됩니다. 이후 각 군집의 중심점을 해당 군집에 속한 데이터 포인트들의 평균 지점으로 이동시킴으로써 군집의 중심점을 업데이트합니다. 이러한 과정을 반복하여 중심점의 이동이 더 이상 일어나지 않을 때까지 반복합니다.

Python을 활용한 K-평균 모델 설계

Python의 Scikit-learn 라이브러리를 사용하여 K-평균 모델을 설계할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

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

# K-평균 모델 초기화 및 훈련
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 훈련된 모델로 데이터 예측
labels = kmeans.predict(X)

위 코드에서는 sklearn의 KMeans 모델을 사용하여 2개의 군집으로 데이터를 나누고, 해당 모델로 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다.

K-평균 모델 훈련 방법

K-평균 모델을 훈련하기 위해서는 다음 단계를 따릅니다.

데이터 준비: 군집화를 위한 데이터를 준비합니다.
모델 초기화: KMeans 모델을 초기화하고 군집의 개수(K)를 정의합니다.
모델 훈련: 준비한 데이터로 모델을 훈련합니다.
예측: 훈련된 모델로 데이터를 예측하여 군집을 확인합니다.

결론

이상으로 K-평균 군집화 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 알아보았습니다. K-평균은 간단하면서도 효과적인 군집화 기법으로 널리 활용되고 있으며, Python의 Scikit-learn 라이브러리를 활용하여 간편하게 구현할 수 있습니다.

목차

K-평균 알고리즘 개요

Python을 활용한 K-평균 모델 설계

K-평균 모델 훈련 방법

결론