[Python][ML] K-Means 클러스터링 시각화 예시

1. 클러스터링에 대한 소개

1.1 클러스터링의 개념과 목적

클러스터링은 비슷한 특징을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 알고리즘입니다. 클러스터링의 목적은 유사한 데이터를 하나의 그룹으로 묶어 비슷한 특성을 갖고 있는 데이터끼리 더 잘 이해하고 분석하기 위함입니다. 클러스터링은 데이터의 패턴을 발견하고, 유사한 데이터들을 그룹으로 분류하는데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 세분화, 이미지 분류, 소셜 미디어 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

1.2 클러스터링의 활용 분야

클러스터링은 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 마케팅 분야에서는 고객을 그룹으로 나누어 특정 그룹의 특성을 파악하여 정확한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 또한, 의료 분야에서는 질병 패턴을 분석하여 효과적인 치료법을 찾을 수 있습니다. 이미지 분류나 텍스트 분석에도 클러스터링이 활용되어 효율적으로 데이터를 분류할 수 있습니다.

1.3 K-Means 알고리즘 소개

K-Means 알고리즘은 가장 간단하고 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. K-Means 알고리즘은 클러스터링을 위해 데이터를 K개의 그룹으로 나눈다는 아이디어에 기반합니다. 알고리즘은 초기에 K개의 중심점을 랜덤하게 설정하고, 각 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당한 다음, 할당된 데이터들의 평균을 중심으로 다시 중심점을 업데이트하는 과정을 반복합니다. 알고리즘이 수렴할 때까지 이 과정을 반복하면, 최종적으로 각 데이터가 하나의 클러스터에 소속됩니다.

다음으로 2. K-Means 알고리즘의 원리에 대해 자세히 알아보겠습니다.

2. K-Means 알고리즘의 원리

K-Means 알고리즘은 클러스터링을 위해 데이터를 K개의 그룹으로 나누는 데 사용되는 알고리즘입니다. 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

2.1 초기 중심점 설정

먼저, K개의 중심점을 초기에 랜덤하게 설정해야 합니다. 중심점은 클러스터의 대표점이며, 각 데이터가 어떤 클러스터에 속하는지 결정하는 기준이 됩니다.

2.2 데이터 점들을 가까운 중심점에 할당

각 데이터 점을 가장 가까운 중심점에 할당합니다. 데이터 점과 중심점 간의 거리를 계산하여 가장 가까운 중심점을 찾아 해당 클러스터에 할당합니다. 이 과정을 데이터 포인트의 개수만큼 반복합니다.

2.3 클러스터의 중심점 재조정

각 데이터가 할당된 후, 클러스터의 중심점을 할당된 데이터들의 평균으로 재조정합니다. 이렇게 재조정한 중심점은 클러스터를 대표하는 새로운 위치가 됩니다.

2.4 2~3과정 반복

클러스터의 중심점을 재조정한 후, 다시 데이터 점들을 가까운 중심점에 할당하는 과정과 클러스터의 중심점을 재조정하는 과정을 반복합니다. 이 과정은 더 이상 중심점이 이동하지 않을 때까지 반복되며, 알고리즘이 수렴합니다.

K-Means 알고리즘은 중심점의 초기 설정에 따라 결과가 달라질 수 있으며, 수렴 시점이 전체 데이터셋에 대해 최적의 클러스터링 결과를 보장하지는 않습니다. 따라서, 알고리즘을 실행하는 횟수를 늘려 다양한 초기 설정으로 결과를 확인하거나, 결과를 평가하여 최적의 클러스터링 결과를 선택할 수 있습니다.

이제 3. 파이썬을 이용한 K-Means 구현에 대해 알아보겠습니다.

3. 파이썬을 이용한 K-Means 구현

K-Means 알고리즘은 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 통해 간단하게 구현할 수 있습니다. 아래는 K-Means 알고리즘을 구현하는 방법을 설명합니다.

3.1 필요한 라이브러리 설치

K-Means 알고리즘을 구현하기 위해서는 scikit-learn 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install scikit-learn

3.2 데이터 전처리

K-Means 알고리즘에 사용할 데이터를 불러오고, 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 예를 들어, CSV 파일로부터 데이터를 불러오고 필요한 형태로 변환하는 작업을 수행해야 합니다.

3.3 K-Means 알고리즘 구현

scikit-learn의 cluster 모듈에서 제공하는 KMeans 클래스를 사용하여 K-Means 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 클래스는 다양한 매개변수와 메서드로 클러스터링을 수행할 수 있습니다. 일반적으로 다음과 같은 매개변수를 설정해야 합니다.

• n_clusters: 클러스터의 개수를 지정합니다.
• init: 초기 중심점 설정 방법을 지정합니다.
• max_iter: 알고리즘의 최대 반복 횟수를 지정합니다.
• random_state: 초기 중심점 설정을 위한 시드 값을 지정합니다.

KMeans 클래스의 fit() 메서드를 호출하여 알고리즘을 실행합니다.

3.4 결과 시각화

K-Means 알고리즘의 결과를 시각화하여 확인할 수 있습니다. matplotlib 라이브러리를 사용하여 클러스터의 중심점을 표시하고 데이터 포인트를 색상별로 구분하는 작업을 수행할 수 있습니다.

이제 실제 데이터로 K-Means를 적용해보겠습니다. 4. 실제 데이터로 K-Means 적용에서 계속해서 설명하겠습니다.

4. 실제 데이터로 K-Means 적용

이제 K-Means 알고리즘을 실제 데이터에 적용해보도록 하겠습니다.

4.1 공공 데이터셋 소개

실제 데이터로는 "Iris" 데이터셋을 사용하겠습니다. Iris 데이터셋은 꽃의 품종을 분류하기 위해 유명한 데이터셋으로, 각 데이터 포인트는 꽃의 꽃잎(petal)과 꽃받침(sepal)의 길이와 너비를 나타냅니다. 이 데이터셋은 scikit-learn 라이브러리에서 제공하며, 다음과 같이 불러올 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
data = iris.data
target = iris.target

4.2 데이터 전처리 및 시각화

전처리를 위해 필요한 패키지와 데이터를 불러온 후, 데이터를 시각화해보겠습니다. 꽃잎의 길이와 너비를 x, y 좌표로 하고, 각 데이터 포인트를 색상으로 구분하여 산점도를 그려보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=target)
plt.xlabel(iris.feature_names[0])
plt.ylabel(iris.feature_names[1])
plt.title('Iris Dataset')
plt.show()

4.3 K-Means 알고리즘 적용

데이터 전처리를 마친 후, K-Means 알고리즘을 적용해보겠습니다. 다음은 KMeans 클래스를 사용하여 K-Means 알고리즘을 적용하는 예제입니다.

from sklearn.cluster import KMeans

kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(data)

labels = kmeans.fit_predict(data)

plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels)
plt.xlabel(iris.feature_names[0])
plt.ylabel(iris.feature_names[1])
plt.title('Iris Dataset')
plt.show()

4.4 클러스터 결과 해석

클러스터링 결과를 시각화하여 확인할 수 있습니다. 이를 위해 K-Means 알고리즘을 적용한 후, 클러스터에 할당된 데이터 포인트와 클러스터의 중심점을 나타내는 코드를 작성해보세요. 이를 통해 꽃의 종류에 따라 얼마나 잘 클러스터링이 되었는지 확인할 수 있습니다.

원본	K-Means

5. K-Means의 장단점과 확장

5.1 K-Means의 장점

• 구현이 간단하고 이해하기 쉽습니다. 초기 중심점 설정과 할당, 재조정 과정이 단순하게 반복됩니다.
• 대용량 데이터에도 적용 가능하며, 비교적 빠른 속도로 결과를 도출할 수 있습니다.
• 클러스터의 크기와 모양에서 유연성을 가지고 있습니다.

5.2 K-Means의 단점

• 초기 중심점 설정에 따라 결과가 달라지므로 초기화에 따른 불안정성이 있습니다. 잘못된 초기 중심점 설정으로 인해 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다.
• 클러스터의 모양이 원형으로 가정되고, 클러스터링 결과가 원형의 형태를 갖게 됩니다. 선형적으로 구분되는 경우나 비선형적인 형태에서는 성능이 떨어질 수 있습니다.
• 이상치에 민감하게 반응하며, 이상치가 클러스터링 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

5.3 K-Means 확장 알고리즘 소개

K-Means의 단점을 보완하기 위해 여러 확장 알고리즘이 개발되었습니다. 몇 가지 대표적인 확장 알고리즘을 소개하겠습니다.

• K-Means++: 초기 중심점을 더 효과적으로 설정하기 위해 개발된 알고리즘으로, 초기화 과정에서 중심점 간의 거리를 고려하여 초기 중심점을 선택합니다.
• MiniBatch K-Means: 대용량 데이터에 대해 효율적으로 클러스터링을 수행하기 위해 개발된 알고리즘입니다. 일부 데이터의 미니배치를 사용하여 클러스터링을 수행합니다.
• DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링 알고리즘으로, 데이터 포인트의 근접성을 기준으로 클러스터를 형성합니다. 임의의 모양의 클러스터를 찾을 수 있는 장점이 있습니다.
• Hierarchical Clustering: 계층적 클러스터링으로, 클러스터의 계층 구조를 형성합니다. 클러스터 간의 거리나 유사도를 기준으로 클러스터를 유연하게 형성할 수 있습니다.

각 확장 알고리즘은 K-Means의 한계를 극복하기 위해 특정한 상황에 적용될 수 있으며, 선택하기 전에 데이터의 특성과 목적을 고려해야 합니다.

6. 결론

K-Means 알고리즘은 간단하면서도 효과적인 클러스터링 알고리즘으로 널리 사용됩니다. 이번 글에서는 K-Means 알고리즘의 소개부터 파이썬을 이용한 구현까지 살펴보았으며, 실제 데이터로의 적용과 장단점, 그리고 확장 알고리즘들을 알아보았습니다. 클러스터링은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있으므로, 필요한 상황에 따라 적절한 알고리즘을 선택하여 활용하는 것이 중요합니다.

 

본 블로그 글은 G-ChatBot 서비스를 이용하여 AI(ChatGPT) 도움을 받아 작성하였습니다.

https://gboysking.net

G-ChatBot