[python] 계층적 군집화를 위한 파이썬 라이브러리 소개
본 포스트에서는 계층적 군집화를 수행하기 위한 파이썬 라이브러리들을 소개하고자 합니다. 계층적 군집화는 데이터를 추가적인 가공없이 계층적 트리 형태로 구조화하여 비슷한 개체들을 군집화하는 방법입니다.
라이브러리 소개
1. SciPy
SciPy 라이브러리에는 scipy.cluster.hierarchy 모듈을 활용하여 다양한 계층적 군집화 알고리즘을 제공합니다. 이 모듈을 활용하면 데이터를 입력으로 받아들여 계층적 군집화를 수행할 수 있습니다.
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
2. scikit-learn
scikit-learn은 머신러닝 및 데이터 분석을 위한 다양한 도구들을 제공하는 라이브러리로, sklearn.cluster 모듈에 계층적 군집화 알고리즘을 포함하고 있습니다.
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
계층적 군집화의 장점
계층적 군집화는 군집 간의 거리를 시각적으로 확인할 수 있는 덴드로그램(dendrogram)을 제공하여 군집 구조를 파악하기 쉽습니다. 또한 군집의 개수를 미리 결정할 필요가 없어 편리합니다.
마치며
본 포스트에서는 파이썬을 활용하여 계층적 군집화를 수행하기 위한 라이브러리를 간단히 소개하였습니다. 계층적 군집화는 데이터 분석 과정에서 유용하게 활용될 수 있는 방법론 중 하나이니, 관심 있는 독자들은 해당 라이브러리들을 활용하여 직접 실험해보시기를 권장드립니다.