기술나눔

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클러스터 라벨링 기술: SKlearn의 데이터 클러스터링 라벨 할당 전략

머신러닝 분야에서 클러스터링은 데이터 세트의 샘플을 여러 클러스터로 나누어 동일한 클러스터 내 샘플의 유사성은 높이고, 다른 클러스터 간 샘플의 유사성은 낮게 만드는 것을 목표로 하는 비지도 학습 방법입니다. 클러스터 레이블 할당은 각 샘플을 특정 클러스터에 할당하는 방법을 포함하는 클러스터링 프로세스의 핵심 단계입니다. Python의 강력한 기계 학습 라이브러리인 Scikit-learn(줄여서 sklearn)은 다양한 클러스터링 알고리즘과 레이블 할당 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 sklearn에서 데이터 클러스터링 레이블 할당에 사용되는 방법을 자세히 설명하고 실제 코드 예제를 제공합니다.

1. 클러스터 라벨 할당의 중요성

클러스터 라벨 할당은 다음과 같은 경우에 중요합니다.

• 클러스터 내 일관성: 동일한 클러스터 내 샘플의 유사도가 높은지 확인합니다.
• 클러스터 간 변동성: 서로 다른 클러스터 간의 차이를 강화하고 클러스터링 효과를 향상시킵니다.
• 결과의 해석성: 쉬운 분석과 해석을 위해 명확한 클러스터링 결과를 제공합니다.

2. sklearn의 클러스터링 알고리즘

sklearn은 다양한 클러스터링 알고리즘을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 클러스터링 방법입니다.

• K-평균 클러스터링: 반복적으로 클러스터 중심을 선택하고 가장 가까운 클러스터 중심에 샘플을 할당합니다.
• 계층적 클러스터링: 집합적(상향식) 또는 분할형(하향식)이 가능한 트리 기반 클러스터링 방법입니다.
• 디비에스캔: 임의의 모양의 군집을 식별하고 노이즈가 있는 데이터를 처리할 수 있는 밀도 기반 군집화 알고리즘입니다.
• 가우스 혼합: 데이터가 여러 가우시안 분포의 혼합으로 구성되어 있다고 가정하고 확률 모델을 기반으로 한 클러스터링 방법입니다.

3. 클러스터링 라벨 할당 방법

sklearn에서 클러스터 레이블 할당은 일반적으로 클러스터링 모델에서 수행됩니다.fit또는fit_predict메소드에서 자동으로 완료됩니다.

3.1 K-평균 클러스터링 레이블 할당

from sklearn.cluster import KMeans

# 假设X是数据集
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
cluster_labels = kmeans.labels_

# cluster_labels是一个数组，包含了每个样本所属簇的标签
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3.2 계층적 클러스터링 라벨 할당

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering

# 假设X是数据集
hierarchical = AgglomerativeClustering(n_clusters=3)
hierarchical.fit(X)
cluster_labels = hierarchical.labels_

# 层次聚类同样会为每个样本分配一个聚类标签
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3.3 DBSCAN 클러스터링 레이블 할당

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 假设X是数据集
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)
cluster_labels = dbscan.labels_

# DBSCAN将为每个样本分配一个聚类标签，噪声点标签为-1
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3.4 가우스 혼합 모델 클러스터링 라벨 할당

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 假设X是数据集
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)
cluster_labels = gmm.predict(X)

# 高斯混合模型通过预测为每个样本分配最可能的簇标签
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4. 클러스터링 라벨 할당 적용 ​​예시

다음은 K-Means 클러스터링 알고리즘을 사용한 클러스터 레이블 할당의 예입니다.

from sklearn.datasets import make_blobs

# 创建模拟数据集
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 应用K-Means聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)

# 打印聚类标签
print("Cluster labels:", kmeans.labels_)
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5. 결론

클러스터 레이블 할당은 샘플이 다른 클러스터에 할당되는 방법을 결정하는 클러스터 분석의 핵심 단계입니다. sklearn은 다양한 클러스터링 알고리즘을 제공하며 각 알고리즘에는 특정 레이블 할당 메커니즘이 있습니다. 이 기사를 통해 우리는 sklearn의 다양한 클러스터링 알고리즘과 클러스터 레이블 할당 방법에 대해 알아보고 실제 코드 예제를 제공했습니다.

이 기사가 독자들이 클러스터 레이블 할당 프로세스를 더 잘 이해하고 sklearn에서 이러한 기술을 구현하는 방법을 익히는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 양이 계속 증가하고 분석 요구 사항이 증가함에 따라 클러스터 분석 및 클러스터 레이블 할당은 데이터 과학 분야에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.