비지도 학습은 머신 러닝에서 중요한 분야 중 하나로, 레이블이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 방법을 다룹니다. 파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 비지도 학습을 수행할 수 있으며, 이번 포스트에서는 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

scikit-learn

scikit-learn은 파이썬의 대표적인 머신 러닝 라이브러리 중 하나로, 다양한 비지도 학습 알고리즘을 제공합니다. sklearn.cluster 모듈은 K평균, DBSCAN, 계층적 군집 등의 알고리즘을 포함하고 있어, 다양한 클러스터링 작업에 활용할 수 있습니다.

from sklearn.cluster import KMeans

SciPy

SciPy는 과학 및 공학 계산을 위한 파이썬 라이브러리로, 여러 가지 과학 및 엔지니어링 응용프로그램에서 사용되는 기능을 제공합니다. scipy.cluster 모듈은 다양한 클러스터링 알고리즘을 포함하고 있어, 대용량 데이터에 대한 클러스터링 작업에 적합합니다.

from scipy.cluster.vq import kmeans, vq

TensorFlow

TensorFlow는 구글에서 개발한 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리로, 다양한 신경망 및 클러스터링 알고리즘을 지원합니다. tf.contrib.factorization 모듈은 텐서플로우의 클러스터링 알고리즘을 포함하고 있어, 대규모 데이터셋에 대한 클러스터링을 수행할 수 있습니다.

from tensorflow.contrib.factorization.python.ops import clustering_ops

마치며

이외에도 파이썬에는 비지도 학습을 위한 다양한 라이브러리가 존재하며, 데이터의 특성에 맞게 적합한 라이브러리를 선택하여 활용할 수 있습니다. 비지도 학습은 데이터에서 자동으로 패턴을 발견하는 강력한 도구 이므로, 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

참고 문헌:

• https://scikit-learn.org/
• https://www.scipy.org/
• https://www.tensorflow.org/