Python의 클러스터 분석 기술

빅데이터 기술의 발전과 함께 중요한 데이터 분석 방법으로 군집분석이 더욱 주목을 받고 있습니다. Python 언어에는 scikit-learn, pandas 등과 같은 강력한 클러스터 분석 라이브러리 및 도구도 많이 있습니다. 오늘은 Python의 클러스터 분석 기술을 소개하겠습니다.

1. 군집분석이란?

클러스터 분석은 데이터 세트의 유사성을 분석하여 데이터 포인트를 여러 그룹으로 나누어 그룹 내 데이터 포인트 간의 차이를 최소화하고 그룹 간 차이를 최소화하는 비지도 학습 방법입니다. 데이터 포인트 간의 차이는 가능한 한 큽니다. 군집분석은 생물학, 사회학, 금융 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

2. Python의 클러스터 분석 라이브러리

Python에는 scikit-learn, pandas 등과 같은 강력한 클러스터 분석 라이브러리 및 도구가 많이 있습니다. 아래에서는 매우 일반적으로 사용되는 두 가지 클러스터 분석 라이브러리를 소개합니다.

1. scikit-learn

scikit-learn은 Python에서 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. 여기에는 클러스터링을 포함한 많은 고전적인 기계 학습 알고리즘이 내장되어 있습니다. 수업 분석. scikit-learn에서는 KMeans 및 DBSCAN과 같은 클러스터링 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

KMeans 알고리즘은 일반적으로 사용되는 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 세트를 K개의 클러스터로 나눕니다. KMeans 알고리즘의 기본 아이디어는 먼저 K개의 중심점을 무작위로 선택한 다음 가장 가까운 중심점이 있는 클러스터에 데이터 포인트를 할당한 다음 각 클러스터의 중심점을 다시 계산하고 중심이 될 때까지 이 과정을 반복하는 것입니다. 포인트가 더 이상 변경되지 않거나 미리 결정된 반복 횟수에 도달합니다.

DBSCAN 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 특정 임계값보다 높은 밀도를 갖는 데이터 포인트를 클러스터 중심으로 사용하고 다른 포인트를 노이즈 포인트로 사용하는 것입니다. DBSCAN 알고리즘의 장점은 클러스터 중심을 적응적으로 찾을 수 있고 잡음 지점에 민감하지 않다는 것입니다.

2. pandas

pandas는 Python에서 일반적으로 사용되는 데이터 분석 라이브러리입니다. 이는 데이터 세트의 집계 및 통계 분석에 사용할 수 있는 groupby,ivot_table 등과 같은 일부 집계 함수를 제공합니다. 클러스터 분석에서는 pandas의 groupby 기능을 사용하여 지정된 열에 따라 데이터 세트를 클러스터링하고 클러스터의 중심점을 계산할 수 있습니다.

3. 군집분석의 응용

군집분석은 생물학, 사회학, 금융 등 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 아래에서는 인구통계학적 데이터를 예로 들어 군집분석의 적용을 간략하게 소개하겠습니다.

Pandas 라이브러리를 사용하여 1인당 소득, 1인당 GDP, 각 지역의 인구 밀도와 같은 정보가 포함된 인구통계 데이터 세트를 읽습니다. 먼저, scikit-learn 라이브러리의 KMeans 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에 대한 클러스터 분석을 수행하고 데이터를 3개의 클러스터로 나누었습니다. 코드는 다음과 같습니다.

from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
x = data[['income','gdp','density']]
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(x)
labels_1 = kmeans.labels_

다음으로 DBSCAN 알고리즘을 사용하여 데이터 세트에 대한 클러스터 분석을 수행하고 반경을 1로 설정하고 최소 샘플 수를 5로 설정합니다. 코드는 다음과 같습니다:

from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=5)
dbscan.fit(x)
labels_2 = dbscan.labels_

마지막으로 pandas 라이브러리의 groupby 함수를 사용하여 "지역"을 기준으로 각 그룹화의 평균을 계산합니다. 코드는 다음과 같습니다.

result = data.groupby('region')[['income','gdp','density']].mean()

4. 요약

클러스터 분석은 중요한 데이터 분석 방법이기도 하며, scikit-learn, pandas 등과 같이 Python에서 사용할 수 있는 강력한 클러스터 분석 라이브러리 및 도구도 많이 있습니다. 실제 적용에서는 특정 데이터 시나리오에 따라 다양한 클러스터링 알고리즘과 방법을 선택하여 클러스터 분석 및 데이터 마이닝을 수행할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 클러스터 분석 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!