사이킷런으로 풀어보는 비지도 학습: 군집화와 차원 축소의 매력적인 세계

비지도 학습

사이킷런으로 풀어보는 비지도 학습: 군집화와 차원 축소의 매력적인 세계

데이터 과학의 세계에서 데이터 분석은 흥미진진하지만 종종 어려운 과제가 될 수 있어요. 특히 데이터가 레이블 없이 주어지는 비지도 학습의 경우 더욱 그렇죠. 하지만 걱정하지 마세요! 파이썬의 강력한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런을 사용하면 비지도 학습 알고리즘을 활용하여 숨겨진 패턴을 밝혀내고 데이터를 효과적으로 이해할 수 있어요.

비지도 학습: 데이터 속 숨겨진 이야기를 찾아내다

비지도 학습은 데이터에 대한 사전 정보 없이 데이터 자체의 패턴을 찾아내는 탐색적인 과정이라고 할 수 있어요. 마치 탐험가가 미지의 땅을 탐험하며 새로운 발견을 하는 것과 같죠.

비지도 학습에는 다양한 방법이 존재하지만, 오늘은 군집화와 차원 축소라는 두 가지 중요한 기법에 대해 자세히 알아볼 거예요.

군집화: 데이터의 유사성을 기반으로 그룹핑

군집화는 유사한 특징을 가진 데이터 포인트들을 그룹(군집)으로 묶는 과정이에요. 마치 친구들끼리 모여 앉는 것처럼 말이죠.

군집화 알고리즘은 데이터 포인트 간의 거리나 유사성을 기반으로 군집을 형성하는데, 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있어요.

1, K-Means 군집화

K-Means 군집화는 k개의 군집 중심을 설정하고 각 데이터 포인트를 가장 가까운 군집 중심에 할당하여 군집을 만드는 알고리즘이에요.

장점: - 구현과 이해가 쉬워요. - 속도가 빠르고 효율적이에요.

단점: - 군집의 개수(k)를 미리 정해야 해요. - 초기 군집 중심의 위치에 따라 결과가 달라질 수 있어요.

2, 계층적 군집화

계층적 군집화는 데이터 포인트들을 계층적으로 그룹핑하는 알고리즘이에요. 마치 나무의 가지가 뻗어나가는 것처럼 말이죠.

장점: - 군집의 개수를 미리 정할 필요가 없어요. - 데이터의 계층적 구조를 보여줘요.

단점: - K-Means보다 계산 속도가 느릴 수 있어요.

3, DBSCAN 군집화

DBSCAN 군집화는 밀도 기반으로 군집을 형성하는 알고리즘이에요. 즉, 밀집된 데이터 포인트들을 하나의 군집으로 묶고 밀도가 낮은 데이터 포인트들은 잡음으로 분류하는 방식이죠.

장점: - 군집의 개수를 미리 정할 필요가 없어요. - 잡음 데이터를 효과적으로 처리할 수 있어요.

단점: - 데이터의 밀도에 민감해요. - 복잡한 데이터셋에 적용하기 어려울 수 있어요.

차원 축소: 데이터의 차원을 줄여 효율성을 높이다

고차원 데이터는 분석과 시각화에 어려움을 야기할 수 있어요. 마치 숲 속에서 길을 잃은 것처럼 말이죠. 차원 축소는 데이터의 차원을 줄여 분석과 시각화를 용이하게 해주는 기술이에요.

차원 축소 알고리즘은 데이터의 주요 특징을 유지하면서 차원을 줄이는데, 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있어요.

1, 주성분 분석 (PCA)

PCA는 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 축을 찾아 데이터를 저차원 공간에 투영하는 알고리즘이에요. 마치 3차원 공간의 물체를 2차원 평면에 투영하는 것과 같죠.

장점: - 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있어요. - 데이터의 분산을 최대화하여 주요 특징을 잘 유지해요.

단점: - 선형 관계를 가진 데이터에 적합해요. - 비선형 관계를 가진 데이터에는 적합하지 않을 수 있어요.

2, t-SNE

t-SNE는 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하여 데이터의 비선형 구조를 잘 보존하는 알고리즘이에요.

장점: - 비선형 관계를 가진 데이터에 적합해요. - 데이터의 구조를 시각적으로 잘 표현해요.

단점: - 계산량이 많아 시간이 오래 걸릴 수 있어요. - 데이터의 크기에 따라 성능이 달라질 수 있어요.

사이킷런을 이용한 군집화와 차원 축소 실습

사이킷런은 군집화와 차원 축소를 위한 다양한 기능을 제공하고 있어요. 실제 데이터셋을 사용한 예제를 통해 알고리즘을 직접 적용해보고 결과를 분석해보세요.

예제 1: K-Means를 이용한 고객 군집화

고객 데이터를 K-Means로 군집화하여 고객 세분화를 수행하고 각 군집의 특징을 파악해보세요.

python from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import load_iris

iris 데이터셋 로딩

iris = load_iris() X = iris.data

K-Means 모델 생성 (k=3)

kmeans = KMeans(nclusters=3, randomstate=0)

데이터 군집화

kmeans.fit(X)

각 데이터 포인트의 군집 레이블

labels = kmeans.labels_

군집 중심

centroids = kmeans.clustercenters

군집 결과 시각화

...

예제 2: PCA를 이용한 이미지 차원 축소

이미지 데이터를 PCA로 차원 축소하여 이미지 압축을 수행하고 원본 이미지와 비교해보세요.

python from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import fetchlfwpeople

LFW 얼굴 이미지 데이터셋 로딩

lfwpeople = fetchlfwpeople(minfacesperperson=70, resize=0.4) X = lfw_people.data

PCA 모델 생성 (n_components=150)

pca = PCA(n_components=150)

데이터 차원 축소

Xreduced = pca.fittransform(X)

차원 축소된 데이터를 이용한 이미지 복원

...

마무리: 비지도 학습, 데이터 분석의 새로운 지평을 열다

비지도 학습을 통해 숨겨진 패턴을 찾아내고 데이터를 효과적으로 분석할 수 있어요. 사이킷런의 군집화와 차원 축소 알고리즘은 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 수행하고 있죠.

사이킷런을 활용하여 데이터 분석 능력을 향상시키고 비지도 학습의 매력적인 세계를 경험해보세요!