클러스터링 (K-Means, DBSCAN)

클러스터링은 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법 중 하나입니다. 여러 클러스터링 알고리즘이 있지만, 여기서는 K-Means와 DBSCAN에 대해 설명하겠습니다.

K-Means 클러스터링:

특징:

1. K개의 클러스터: 사용자가 지정한 K개의 클러스터로 데이터를 그룹화합니다.
2. 중심 기반: 각 클러스터는 중심(centroid)을 가지며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심에 할당됩니다.
3. 이터레이티브: 데이터 포인트를 반복적으로 재할당하고 클러스터 중심을 업데이트하여 수렴합니다.

사용 예:

from sklearn.cluster import KMeans

# 모델 생성
kmeans_model = KMeans(n_clusters=3)

# 모델 훈련
kmeans_model.fit(X)

# 클러스터 할당
labels = kmeans_model.labels_

DBSCAN 클러스터링:

특징:

1. 밀도 기반: 밀도가 높은 지역을 클러스터로 간주하며, 데이터 포인트 간의 거리에 기반합니다.
2. 임의의 모양: 다양한 형태의 클러스터를 찾을 수 있으며, 클러스터의 수를 사용자가 지정할 필요가 없습니다.
3. 노이즈 포인트: 이상치나 노이즈를 식별하여 클러스터에서 제외합니다.

사용 예:

from sklearn.cluster import DBSCAN

# 모델 생성
dbscan_model = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)

# 모델 훈련
dbscan_model.fit(X)

# 클러스터 할당
labels = dbscan_model.labels_

주요 차이점:

• 클러스터의 모양: K-Means는 원형 클러스터에 강점을 가지며, DBSCAN은 다양한 형태의 클러스터를 찾을 수 있습니다.
• 클러스터의 수 지정: K-Means는 사용자가 클러스터의 수를 지정해야 하지만, DBSCAN은 자동으로 클러스터를 찾습니다.
• 노이즈 처리: DBSCAN은 노이즈를 식별하여 클러스터에서 제외할 수 있습니다.

클러스터링은 데이터의 구조를 파악하거나 유사한 패턴을 찾는 데 사용되며, 데이터 분석 및 시각화, 이상 탐지 등 다양한 분야에서 활용됩니다.