본 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 계층적 군집화 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

1. 계층적 군집화 개요

계층적 군집화는 관측값들을 유사성에 따라 여러 계층으로 구성하는 분석 방법으로, 각 계층은 클러스터 또는 군집을 형성합니다. 이때, 샘플 간의 거리나 유사성에 기반하여 계층적으로 군집을 형성하게 됩니다.

2. 사전 준비

먼저, 다음의 라이브러리를 import 합니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

3. 데이터 전처리

군집화를 위한 데이터를 적절히 전처리합니다. 주어진 데이터에 맞게 적절한 전처리 방법을 적용합니다.

4. 계층적 군집화 모델 설계

아래의 코드는 유클리드 거리를 기반으로 계층적 군집화를 수행하는 예제입니다.

# 거리 행렬 계산
distance_matrix = linkage(data, method='single', metric='euclidean')

# 덴드로그램 시각화
dendrogram(distance_matrix)
plt.show()

5. 모델 훈련

적절한 거리 척도와 연결 방법을 선택한 후 모델을 훈련합니다.

6. 결과 해석

모델을 시각화하고, 클러스터를 해석하여 결과를 분석합니다.

위의 단계를 따라 Python을 사용하여 계층적 군집화 모델을 설계하고 훈련할 수 있습니다. 계층적 군집화는 데이터 간의 유사성을 파악하고 그룹을 형성하는 데 유용한 방법으로, 정확한 모델을 훈련하기 위해 적절한 거리 척도와 연결 방법을 선택하는 것이 중요합니다.