K-Means Clustering 소개
K-Means는 군집화를 위해 사용되는 인기있는 비지도 학습 알고리즘입니다. 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하고 비유사한 요소를 분리하는 중심 기반 기법입니다. 군집화 알고리즘은 고객 프로파일링, 데이터 세분화 및 이상치 탐지와 같은 다양한 응용 분야에서 머신 러닝에서 일반적으로 사용됩니다.
K-Means Clustering이란 무엇인가요?
K-Means Clustering은 각 데이터 포인트가 가장 가까운 평균 또는 중심을 따르는 k 개의 서로 다른 군집으로 데이터 집합을 분할하는 데 사용되는 방법입니다. 주어진 데이터 공간에서 데이터 포인트의 유사성을 찾아 그룹화하는 것입니다.
K-Means Clustering은 어떻게 작동합니까?
K-Means Clustering은 먼저 무작위로 K 개의 중심을 초기화합니다. 그런 다음 각 데이터 포인트를 유클리드 거리와 같은 거리 측정 기준을 기반으로 가장 가까운 중심에 할당합니다. 중심이 재계산되고 이러한 과정이 중심이 더 이상 크게 변하지 않을 때까지 반복됩니다. 또는 미리 정의된 조건이 충족될 때까지 계속됩니다.
K-Means Clustering의 장단점
장점
- 간편함: K-Means는 Python에서 이해하고 구현하기 간단합니다.
- 효율성: K-Means는 계산량이 적어 대용량 데이터 집합에 적합합니다.
- 확장성: K-Means는 많은 변수가 있는 대규모 데이터 집합을 처리할 수 있습니다.
단점
- 군집 수: 군집 수(K)는 사전에 지정해야 합니다.
- 초기화 민감도: 알고리즘의 결과는 중심의 초기 위치에 따라 달라질 수 있습니다.
- 이상치: K-Means는 이상치에 민감하여 중심 및 결과 클러스터가 왜곡될 수 있습니다.
K-Means Clustering의 응용 분야
K-Means는 다음과 같은 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
- 고객 프로필링: 기업은 K-Means를 사용하여 고객 베이스를 분할하고 해당 마케팅 전략을 맞출 수 있습니다.
- 이상치 탐지: K-Means는 데이터 세트에서 이상치 또는 예외를 식별하는 데 사용될 수 있으며, 사기 탐지 및 네트워크 보안과 같은 분야에서 중요합니다.
- 차원 축소: K-Means는 데이터의 차원을 축소하여 시각화 및 해석을 쉽게 할 수 있습니다.
파이썬에서 K-Means Clustering 구현
Python의 sklearn 라이브러리는 K-Means를 구현하는 간단한 방법을 제공합니다. 다음은 기본 예제입니다.
from sklearn.cluster import KMeans
# 데이터에 모델 적합
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
# 각 데이터 포인트의 군집 할당 가져오기
labels = kmeans.labels_팬더스를 사용하여 데이터를 조작하고 전처리할 수 있습니다. 팬더스 작업에 대해 다시 학습해야하는 경우 Modin 또는 PyGWalker (opens in a new tab)를 확인할 수 있습니다.
파이썬에서 빠르게 데이터 시각화를 생성하고 싶으신가요?
PyGWalker는 Jupyter 노트북 기반 환경에서 데이터 분석 및 시각화 워크 플로우를 직접 가속화해줄 수 있는 오픈 소스 파이썬 프로젝트입니다.
PyGWalker (opens in a new tab)는 변수를 드래그 앤 드롭하여 그래프를 쉽게 작성할 수 있는 시각적 UI로 Pandas 데이터프레임 (또는 Polars 데이터프레임)을 변환합니다. 아래 코드를 사용하세요:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)이제 온라인 노트북에서 PyGWalker를 실행할 수 있습니다:
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군집화 평가 메트릭
평가 메트릭은 군집화의 품질을 수량화하는 데 도움이 됩니다. 여기서 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 메트릭은 다음과 같습니다:
- 실루엣 점수: 객체가 자체 군집에 대해 다른 군집과 얼마나 유사한지 측정합니다.
- 이너셔: 군집 내에서 제곱합을 측정합니다. 이너셔 값이 작을수록 더 좋은 군집 중심성을 가집니다.
K-Means와 다른 군집화 알고리즘 비교
K-Means vs. Gaussian Mixture Model (GMM)
K-Means와 가우시안 혼합 모델 (GMM) 모두 군집화 알고리즘인데, 기본적으로 차이가 있습니다. K-Means는 데이터 포인트가 완전히 하나의 군집에 속하는 하드 군집화 방법입니다. 반면 GMM은 각 군집에 속할 가능성을 제공하는 소프트 군집화 방법입니다.
K-Means vs. 계층적 군집화
K-Means는 클러스터 수를 미리 지정해야 하지만, 계층적 군집화는 그렇지 않습니다. 계층적 군집화는 군집을 나타내는 tree를 만들어서 데이터 구조에 대한 더 세분화된 정보를 제공하며, 여러 수준에서 시각화와 해석이 가능합니다.
군집화의 사용 사례
군집화는 다양한 분야에서 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다.
- 마케팅: 고객 세분화를 위해 고객 행동을 이해하고 마케팅 전략을 개선합니다.
- 은행: 정상적인 동작과 다른 이상 거래를 이상치로 감지하기 위한 사기 탐지에 사용됩니다.
- 의료: 환자의 의료 기록을 기반으로 환자 세분화를 수행하여 맞춤형 치료 계획을 수립합니다.
클러스터 수 선택
K-Means에서 적절한 클러스터 수를 선택하는 것은 매우 중요합니다. 일반적인 방법은 Elbow Method입니다. 이는 클러스터 수에 따라 설명된 변동을 그래프로 나타내고 커브의 꺾이는 지점을 클러스터 수로 사용하는 것입니다.
K-Means를 이용한 이상치 검출
K-Means는 이상치 검출에 사용될 수 있습니다. 할당된 클러스터의 중심에서 멀리 떨어진 데이터 포인트는 이상치로 간주될 수 있습니다.
클러스터링에서 비지도 학습의 장점
비지도 학습은 클러스터링과 같은 기술을 통해 이전의 지식이나 학습 없이 데이터의 구조와 패턴을 발견하는 장점이 있습니다. 이는 레이블이 지정되지 않은 데이터가 있는 경우 특히 유용합니다.
결론
K-Means 클러스터링은 머신 러닝 도구상 강력한 도구입니다. 그 간단함과 다재다능성으로 인해 고객 분할에서 이상치 검출까지 다양한 작업에 적합합니다. 어떻게 작동하는지와 잠재적인 응용 분야를 이해하고 있다면 K-Means 클러스터링을 자신의 데이터 과학 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.