군집화(클러스터링)는 비지도 학습 알고리즘 중 하나로, 데이터에 숨겨진 패턴을 찾거나 유사한 데이터를 그룹으로 묶는 데 사용됩니다. 파이썬은 군집화 분석을 수행하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이번 포스트에서는 주요 군집화 라이브러리를 소개하고 간단한 예제를 통해 활용 방법을 알아보겠습니다.
1. scikit-learn
scikit-learn(사이킷런)은 파이썬의 대표적인 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 다양한 군집화 알고리즘을 제공합니다. 가장 널리 사용되는 알고리즘인 K-평균, DBSCAN, 계층적 군집화 등을 포함하고 있으며, 사용하기 쉬운 API와 풍부한 기능을 제공합니다.
from sklearn.cluster import KMeans
# 데이터 로딩 및 전처리
# ...
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
2. SciPy
SciPy는 과학, 수학, 공학 등을 위한 과학기술 컴퓨팅을 지원하는 파이썬 기반의 오픈소스 소프트웨어입니다. 군집화를 포함한 다양한 수치 계산 기능을 제공하며, 클러스터링 알고리즘과 통계적 도구에 대한 다양한 함수와 메서드를 포함하고 있습니다.
from scipy.cluster.vq import kmeans, vq
# 데이터 로딩 및 전처리
# ...
centroids, _ = kmeans(data, 3)
3. Keras
Keras는 딥러닝 모델을 쉽게 구축하고 훈련시키기 위한 파이썬 라이브러리입니다. Keras는 군집화 분석을 위한 자체적인 API를 제공하며, 오토인코더(Autoencoder)를 이용한 클러스터링과 같은 고급 군집화 알고리즘 구현이 가능합니다.
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense
# 데이터 로딩 및 전처리
# ...
# 오토인코더 모델을 이용한 군집화 구현
결론
이상으로, 파이썬을 이용한 군집화 분석을 위한 주요 라이브러리를 살펴보았습니다. 이외에도 다른 라이브러리들이 존재하며, 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적합한 라이브러리를 선택하여 활용할 수 있습니다. 각 라이브러리의 공식 문서와 예제 코드를 참고하여 실제 데이터에 적용해보며, 군집화 분석의 다양한 기법과 활용 방법을 익히는 것이 중요합니다.
참고 자료
- scikit-learn 공식 문서: https://scikit-learn.org/stable/
- SciPy 공식 문서: https://www.scipy.org/
- Keras 공식 문서: https://keras.io/