Python의 클러스터링 기술 적용: 데이터 분석 방법 및 운영 가이드

데이터 클러스터링은 대량의 데이터를 그룹화하고 분석하여 더 깊은 통찰력과 이해를 얻는 데 도움이 될 수 있는 일반적으로 사용되는 데이터 분석 기술입니다. Python에서는 K-Means, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등과 같은 데이터 클러스터링을 위한 다양한 클러스터링 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 데이터 분석을 위해 Python에서 클러스터링 기술을 사용하는 방법을 소개하고 해당 Python 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 클러스터링의 기본 개념
Python을 사용하여 데이터 클러스터링을 수행하는 방법을 이해하기 전에 먼저 몇 가지 기본 개념과 지식을 이해해야 합니다. 데이터 클러스터링은 유사한 데이터 포인트를 그룹으로 그룹화하는 기술입니다. 그룹 내 데이터 포인트가 유사할수록 그룹 간 데이터 포인트의 유사성은 줄어듭니다. 클러스터링에서는 일반적으로 유사성을 거리 또는 유사성 척도로 정의합니다. 일반적으로 사용되는 거리 측정에는 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 코사인 거리 등이 포함되며, 유사성 측정에는 Pearson 상관 계수, Jaccard 유사 계수 등이 포함됩니다. 데이터 포인트 간의 거리 또는 유사성 측정을 기반으로 클러스터링 모델을 구축할 수 있습니다. 클러스터링 모델에서는 일반적으로 동일한 데이터 포인트 세트를 동일한 클러스터로 간주합니다.

2. Python의 클러스터링 알고리즘
Python은 다양한 클러스터링 알고리즘을 제공하며 일반적으로 scikit-learn, SciPy 및 기타 라이브러리에 캡슐화되어 있으며 쉽게 호출할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 클러스터링 알고리즘이 아래에 소개되어 있습니다.

1.K-평균 알고리즘
K-평균 알고리즘은 데이터 포인트를 가장 가까운 중심점에 할당하고 중심점을 이동하여 중심점을 기반으로 하는 클러스터링 알고리즘입니다. 할당된 모든 데이터 포인트의 중심입니다. K-평균 알고리즘은 간단하고 효율적이라는 장점이 있지만, 군집 개수를 미리 지정해야 한다는 한계가 있다.

2. 계층적 군집화 알고리즘
계층적 군집화 알고리즘은 계산된 거리 또는 유사성 척도를 기반으로 군집화 모델을 구축합니다. 일반적으로 응집형(상향식) 방식과 분할형(하향식) 방식으로 나뉩니다. 클러스터를 구성하기 위해 상향식 접근 방식을 채택하는 반면, 분할 방식은 하향식 접근 방식을 채택합니다.

3. DBSCAN 알고리즘
DBSCAN 알고리즘은 국소 밀도가 가장 높은 영역을 찾아 클러스터링하는 밀도 클러스터링 알고리즘입니다. DBSCAN 알고리즘의 장점은 클러스터 수를 미리 지정할 필요가 없고 어떤 형태의 클러스터라도 발견할 수 있다는 점이다.

3. Python을 사용하여 데이터 클러스터링
다음은 데이터 클러스터링에 K-평균 알고리즘을 사용하는 예입니다. 이 예제에서는 150개의 샘플이 포함된 붓꽃 데이터 세트를 사용합니다. 각 샘플에는 4가지 특징이 포함되어 있습니다. 목표는 이 4가지 특징을 기반으로 붓꽃을 클러스터링하는 것입니다.

# 导入必要的包
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入数据集
iris = load_iris()

# 转换成dataframe格式
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 创建聚类模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0)

# 拟合模型
kmeans.fit(iris_df)

# 取出聚类标签
labels = kmeans.labels_

# 将聚类结果可视化
colors = ['red', 'blue', 'green']
for i in range(len(colors)):
    x = iris_df.iloc[:, 0][labels == i]
    y = iris_df.iloc[:, 1][labels == i]
    plt.scatter(x, y, c=colors[i])
plt.xlabel('Sepal length')
plt.ylabel('Sepal width')
plt.show()

위 코드는 scikit-learn 라이브러리의 KMeans 모델을 사용하여 붓꽃 ​​데이터 세트를 3개의 클러스터로 나눕니다. 또한 다른 클러스터링 알고리즘을 시도하고 데이터의 실제 특성과 요구 사항에 따라 선택할 수도 있습니다.

4. 요약
이 글에서는 데이터 클러스터링의 기본 개념을 소개하고, Python에서 일반적으로 사용되는 클러스터링 알고리즘을 소개하며, 데이터 클러스터링에 K-평균 알고리즘을 사용하는 예를 제공합니다. 실제 적용에서는 다양한 특성과 요구 사항에 따라 적절한 클러스터링 알고리즘을 선택하고 모델 매개변수 조정, 결과 평가 및 최적화를 수행하여 보다 정확하고 실용적인 클러스터링 결과를 얻어야 합니다.

위 내용은 Python의 클러스터링 기술 적용: 데이터 분석 방법 및 운영 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!