[python] DBSCAN 군집화 모델 설계와 훈련 방법
이 기술 블로그에서는 Python을 사용하여 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 군집화 모델을 설계하고 훈련하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. DBSCAN은 데이터의 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 비모수적인 군집화 알고리즘 중의 하나로서, 이해하고 구현하는 것이 유용합니다.
DBSCAN 군집화 모델 설계
DBSCAN 군집화 모델을 설계하기 위해서는 scikit-learn 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 다음은 간단한 예시 코드입니다:
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 데이터 생성
X = np.array([[1, 2], [2, 2], [2, 3], [8, 7], [8, 8], [25, 80]])
# 모델 초기화 및 훈련
dbscan = DBSCAN(eps=3, min_samples=2)
dbscan.fit(X)
# 군집 결과 확인
print(dbscan.labels_)
위 코드에서는 eps와 min_samples 매개변수를 조정하여 DBSCAN 모델을 초기화하고, fit 메서드를 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 그리고 labels_ 속성을 사용하여 각 데이터 포인트의 군집 할당 결과를 확인할 수 있습니다.
DBSCAN 모델 훈련 방법
DBSCAN 모델을 훈련하기 위해선 다음과 같은 단계를 따릅니다:
- 데이터를 준비하고 전처리합니다.
scikit-learn라이브러리를 이용하여 DBSCAN 모델을 초기화합니다.- 적절한
eps와min_samples매개변수 값을 설정합니다. - 모델을 데이터에 적합하게 훈련시킵니다.
이제 Python을 사용하여 DBSCAN 군집화 모델을 설계하고 훈련하는 방법을 알게 되었습니다. DBSCAN은 데이터의 밀도에 기반을 두고 있어 다양한 형태의 군집을 찾는 데 유용한 알고리즘 중 하나입니다.
더 자세한 내용은 아래의 참고 자료를 확인하시기 바랍니다.