기술나눔

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데이터 유사성 탐색: sklearn의 유사성 계산 방법에 대한 전체 분석

데이터 과학 및 기계 학습의 세계에서 데이터 포인트 간의 유사성을 계산하는 것은 기본적이고 중요한 작업입니다. 유사성 계산은 데이터의 패턴을 식별하고, 클러스터 분석을 수행하고, 추천 시스템 설계 등을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python에서 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리인 scikit-learn(줄여서 sklearn)은 데이터 유사성을 계산하는 다양한 방법을 제공합니다. 이 글에서는 sklearn에서 유사도 계산에 사용되는 방법을 자세히 소개하고 실제 코드 예제를 제공합니다.

1. 유사성 계산의 중요성

유사성 계산은 다음 분야에서 중요한 용도로 사용됩니다.

• 클러스터 분석: 유사한 데이터 포인트를 함께 클러스터링합니다.
• 권장 시스템: 사용자의 과거 선호도를 바탕으로 유사한 상품을 추천합니다.
• 이상 감지: 대부분의 데이터 포인트와 유사하지 않은 이상값을 식별합니다.
• 이미지 식별: 특징 벡터를 비교하여 이미지 내용을 식별합니다.

2. Sklearn의 유사성 계산 방법

sklearn은 유사성 계산을 위한 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다.

2.1 코사인 유사성

코사인 유사성은 두 벡터 사이의 각도를 측정하여 두 벡터 사이의 유사성을 평가합니다.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设X是数据集
cosine_sim = cosine_similarity(X)
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2.2 유클리드 거리

유클리드 거리는 두 지점 사이의 직선 거리를 계산하는 가장 직관적인 거리 측정 방법입니다.

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances

# 假设X是数据集
distances = euclidean_distances(X)
# 计算相似度，通常使用1减去距离
similarity = 1 / (1 + distances)
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2.3 맨해튼 거리

맨해튼 거리(도시 블록 거리라고도 함)는 표준 좌표계에서 두 점의 절대 축 거리의 합을 측정합니다.

from sklearn_extra.metrics import manhattan_distances

# 假设X是数据集
manhattan_dist = manhattan_distances(X)
# 转换为相似度
similarity = 1 / (1 + manhattan_dist)
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2.4 Jaccard 유사성 계수

Jaccard 유사성 계수는 ​​주로 0과 1 사이의 값으로 두 세트의 유사성을 측정하는 데 사용됩니다.

from sklearn.metrics import jaccard_score

# 假设X和Y是两个数据集
jaccard_sim = jaccard_score(X, Y, average='micro')
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2.5 피어슨 상관계수

피어슨 상관 계수는 두 데이터 세트 간의 선형 상관 관계를 측정하는 데 사용됩니다.

from sklearn.metrics.pairwise import pearsonr

# 假设X和Y是两个数据集
correlation, _ = pearsonr(X[:, 0], Y[:, 0])
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3. 유사도 계산의 응용예

사용자의 과거 행동을 기반으로 유사한 사용자가 좋아하는 제품을 추천해야 한다고 가정해 보겠습니다.

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设user_behavior是一个DataFrame，记录了用户对商品的评分
user_behavior = ...

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_behavior)

# 推荐系统可以根据相似度来推荐商品
# 例如，找出与目标用户相似度最高的用户喜欢的其他商品
similar_users = user_similarity[目标用户索引].argsort()[::-1]
recommended_products = 商品列表[similar_users[1]]
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4 결론

유사성 계산은 데이터 분석 및 기계 학습의 기본 기술이며 sklearn은 이 작업을 수행하는 다양한 방법을 제공합니다. 이 글을 통해 우리는 sklearn의 다양한 유사도 계산 방법에 대해 알아보고 실제 코드 예제를 제공했습니다.

이 기사의 목적은 독자가 유사성 계산을 더 잘 이해하고 sklearn에서 이러한 기술을 구현하는 방법을 익히도록 돕는 것입니다. 이 글을 통해 독자들이 유사성 계산에 대한 이해를 높이고 이러한 기법을 실제 프로젝트에 효과적으로 적용할 수 있기를 바랍니다. 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 유사성 계산은 데이터 과학 분야에서 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.