효과적인 데이터 분석을 위한 클러스터링 알고리즘 마스터하기
이 글은 데이터 분석에서 클러스터링 알고리즘의 중요성을 살펴보고, K-means와 W&B 연동을 통해 클러스터링 모델을 구현하는 방법을 보여줍니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되는 부분이 있다면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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소개
이 글은 데이터 분석에서 클러스터링 알고리즘의 중요성을 깊이 다루고, 다양한 유형의 클러스터링 알고리즘을 살펴보며, 실제 사례에서의 활용 방법을 소개합니다.
또한 널리 사용되는 방법을 활용해 클러스터링 모델을 구현하는 단계별 튜토리얼을 제공합니다. k-means 알고리즘, 강력한 연동을 통해 W&B (Weights & Biases) 추적과 시각화를 위한 플랫폼.
이 튜토리얼은 데이터를 전처리하고 하이퍼파라미터를 설정한 뒤 모델을 학습시키며, 클러스터링 결과를 평가하고 W&B로 클러스터를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼을 따라 하면 독자는 클러스터링 알고리즘을 실제로 적용해 보고, W&B를 활용해 데이터 분석 워크플로를 향상시키는 실습 경험을 얻게 됩니다.
그럼 클러스터링 알고리즘의 세계로 들어가 그 중요성을 이해하고, W&B의 도움을 받아 효과적인 데이터 분석과 해석을 위해 그 잠재력을 어떻게 활용할 수 있는지 배워 봅시다.
이번 글에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
목차
소개클러스터링 알고리즘의 정의데이터 분석에서 클러스터링 알고리즘의 중요성클러스터링 알고리즘의 유형클러스터링 알고리즘 이해하기클러스터링 알고리즘의 활용 분야W&B를 활용한 클러스터링 알고리즘 구현클러스터링 알고리즘 활용 팁결론
클러스터링 알고리즘의 정의
클러스터링 알고리즘은 다음과 같은 계열의 비지도 머신러닝 데이터셋의 구분을 이해하기 위해 데이터가 지닌 고유한 패턴, 특성, 관계를 바탕으로 유사한 데이터 포인트를 함께 묶는 것을 목표로 하는 기법들.
클러스터링의 주요 목표는 데이터셋 안에서 의미 있고 자연스러운 구분을 찾아내는 것으로, 같은 클러스터에 속한 데이터 포인트끼리는 다른 클러스터의 데이터 포인트보다 서로 더 유사하도록 만드는 것입니다.
클러스터링 알고리즘은 숨겨진 구조를 찾아내고 인사이트를 도출하며, 데이터 탐색, 패턴 인식, 이상치 탐지와 같은 다양한 작업을 지원합니다.
데이터 분석에서 클러스터링 알고리즘의 중요성
클러스터링 알고리즘은 다음을 포함한 다양한 데이터 분석 작업에서 매우 중요한 역할을 합니다. 고객 세분화, 이상치 탐지, 이미지 분할, 문서 클러스터링등이 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터셋을 체계적으로 정리하고 가치 있는 인사이트를 추출하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
고객 세분화는 유사한 특성을 기준으로 고객을 그룹화하여 기업이 마케팅 전략을 개인화하고 고객 만족도를 높일 수 있도록 합니다. 클러스터링 알고리즘을 활용한 이상치 탐지는 드물거나 비정상적인 데이터 포인트를 식별하는 데 도움을 주어, 이를 통해 사기 탐지 및 고장 진단이미지 분할에서 클러스터링 알고리즘은 이미지를 의미 있는 영역으로 분할하여 객체 인식과 분석을 돕습니다.
이러한 작업들은 이후 본문에서 자세히 설명되며, 각 맥락에서 클러스터링 알고리즘의 중요성과 실제 활용 사례를 보여줍니다. 또한 클러스터링 알고리즘은 탐색적 데이터 분석, 시장 세분화, 소셜 네트워크 분석에서도 매우 중요합니다. DNA 서열 분석, 감성 분석, 그리고 그 외 다양한 사례.
숨어 있는 패턴을 드러내고 데이터 탐색을 용이하게 하며 근거 있는 의사결정을 지원함으로써, 클러스터링 알고리즘은 다양한 데이터 분석 작업에서 기업과 연구자가 가치 있는 인사이트를 발견하고 혁신을 촉진하도록 돕습니다.
클러스터링 알고리즘의 유형
중심 기반 클러스터링
사람들로 이루어진 집합이 있고, 이들을 세 그룹으로 클러스터링하고 싶다고 가정해 봅시다. 이를 위해 k-means와 같은 중심 기반 클러스터링 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
먼저 집단에서 임의로 세 사람을 선택해 초기 클러스터 중심으로 지정합니다. 이 중심점들은 각 클러스터의 평균 키와 몸무게를 나타냅니다.
다음으로 각 사람을 자신의 키와 몸무게에 가장 가까운 클러스터의 중심점에 따라 배정합니다. 예를 들어 어떤 사람이 클러스터 1의 중심점과 키와 몸무게가 더 가깝다면, 그 사람은 클러스터 1에 배정됩니다.
모든 사람이 클러스터에 배정되면, 각 클러스터에 속한 사람들의 평균 키와 몸무게를 계산하여 중심점을 다시 구합니다. 이렇게 갱신된 중심점은 각 클러스터의 최신 평균 특성을 나타냅니다.
가장 가까운 중심점에 따라 사람들을 클러스터에 다시 배정하고 중심점을 갱신하는 과정을, 배정이 안정될 때까지 반복합니다. 즉, 사람들이 더 이상 클러스터를 바꾸지 않거나 변화가 매우 미미해질 때까지 진행합니다.
이 과정을 마치면, 키와 몸무게의 유사성에 따라 세 개의 뚜렷한 사람 집단이 형성됩니다. 각 클러스터 내부의 사람들은 다른 클러스터의 사람들보다 키와 몸무게 면에서 서로 더 비슷해집니다.
이 접근 방식은 유사한 특성을 공유하는 사람들의 집단, 즉 클러스터를 찾을 수 있게 해 주어 데이터를 더 잘 이해하고 분석할 수 있도록 합니다.
가장 널리 알려진 중심 기반 클러스터링 알고리즘 두 가지는 다음과 같습니다 k-means 클러스터링 그리고 K-medoids 클러스터링 알고리즘들은 이 글의 다음 부분에서 차례로 설명합니다.
계층적 클러스터링
동물원이 있고 여러 동물이 있다고 상상해 보세요. 이들을 계층적 클러스터링 알고리즘을 사용해 유사성에 따라 분류하려고 합니다.
에서 계층적 클러스터링에서는 각 동물을 별도의 클러스터로 시작합니다. 그런 다음 유사도에 따라 클러스터들을 반복적으로 병합해, 계층(트리) 구조라고 불리는 구조를 형성합니다. 덴드로그램.
어떤 클러스터를 병합할지 결정하려면 클러스터 간 유사도를 측정합니다. 예를 들어, 동물들의 크기, 식성, 서식지 같은 특성을 고려해 보겠습니다. 이러한 특성에 기반해 동물들을 비교하고 유사도 점수를 계산합니다.
처음에는 각 동물이 독립된 클러스터이며, 덴드로그램도 각 동물을 나타내는 개별 가지로 시작합니다. 이제 유사도 점수를 기준으로 가장 가까운 클러스터 쌍(개별 동물 또는 기존 클러스터)을 찾은 뒤, 이를 새로운 클러스터로 병합합니다.
예를 들어, 사자와 호랑이가 가장 높은 유사도 점수를 얻어 서로 비슷한 특성을 공유한다고 가정해 보겠습니다. 사자와 호랑이 클러스터를 새로운 “큰고양잇과” 클러스터로 병합하고, 이에 따라 덴드로그램을 업데이트합니다.
다음으로 이 과정을 계속 진행하면서 병합할 다음으로 가장 가까운 클러스터 쌍을 식별합니다. 예를 들어, “큰고양잇과” 클러스터가 “표범” 클러스터와 가장 유사하다고 가정해 보겠습니다. 이 두 클러스터를 병합해, 대형 고양잇과 포식자 집단을 나타내는 새로운 클러스터를 만듭니다.
이 병합 과정을 반복하면서, 기존 클러스터 또는 개별 동물 간의 유사도를 고려해 점차 더 큰 클러스터를 형성합니다. 덴드로그램은 모든 동물이 하나의 클러스터로 병합되어 전체 데이터셋을 나타낼 때까지 계속 확장됩니다.
이렇게 생성된 덴드로그램은 동물들 간의 계층적 관계를 시각적으로 보여 주며, 유사도에 따라 어떻게 묶이는지를 나타냅니다. 덴드로그램을 다양한 높이에서 잘라 서로 다른 개수의 클러스터를 얻을 수 있으므로, 분석에서 원하는 세분화 수준을 탐색할 수 있습니다.
계층적 클러스터링은 사전에 클러스터 개수를 지정할 필요가 없고, 데이터 포인트 간의 중첩된 관계를 포착할 수 있다는 점에서 유리합니다.
밀도 기반 클러스터링
밀도 기반 클러스터링 각 데이터 포인트 주변의 “밀도” 개념을 정의해 동작합니다. 지정된 거리(에psilon 반경) 내에 충분한 수의 이웃 포인트가 있으면 해당 포인트를 코어 포인트로 간주합니다. 코어 포인트의 에psilon 반경 안에 있는 포인트들은 같은 클러스터의 일부로 분류됩니다. 이웃한 코어 포인트들을 재귀적으로 연결함으로써, 밀도 기반 클러스터링은 다양한 형태와 크기의 클러스터를 형성합니다.
예를 들어, 한 도시에서 사람들의 위치를 나타내는 GPS 좌표 데이터셋이 있다고 가정해 봅시다. 밀도 기반 클러스터링을 사용하면 도심이나 주거 지역처럼 인구 밀도가 높은 영역을 식별할 수 있습니다. 인구가 밀집된 지역에서 서로 가까이 있는 데이터 포인트들은 클러스터를 형성하고, 인구가 드문 지역에서 고립된 데이터 포인트들은 노이즈나 이상치로 분류됩니다. 이 접근 방식은 클러스터의 모양이 다양해도 견고하며, 분포가 불규칙하거나 밀도가 변화하는 데이터셋도 효과적으로 처리할 수 있습니다.
클러스터링 알고리즘 이해하기
이 절에서는 각 클러스터링 알고리즘 유형의 개념, 핵심 특징, 그리고 장단점을 차례로 설명합니다.
K-평균 클러스터링
- 1단계: 먼저 사용자는 만들거나 최종적으로 얻고자 하는 클러스터의 개수 k(군집 수)를 지정해야 합니다. 예를 들어, 파란 구슬용 하나, 검은 구슬용 하나, 초록 구슬용 하나로 총 세 개의 클러스터를 만들고 싶다고 가정해 봅시다.
- 2단계: 다음으로 알고리즘은 초기 클러스터 중심으로 사용할 위치를 무작위로 k개 선택합니다. 이 경우 k는 3입니다. 이러한 클러스터 중심은 각 클러스터의 평균 색상을 나타냅니다.
- 3단계: 이제 각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심을 가진 클러스터에 할당하세요. 데이터 포인트와 클러스터 중심 사이의 거리는 보통 유클리드 거리로 측정하며, 이는 두 점 사이의 직선 거리를 계산하는 방식입니다.
- 4단계: 모든 데이터 포인트가 클러스터에 할당되면, 각 클러스터에 속한 모든 데이터 포인트의 평균을 계산하여 새로운 클러스터 중심을 구합니다. 이 단계에서 클러스터 중심이 업데이트됩니다.
- 5단계: 클러스터 할당이 더 이상 크게 변하지 않을 때까지 3단계와 4단계를 반복하세요. 다시 말해, 수렴할 때까지 데이터 포인트 재할당과 클러스터 중심 업데이트 과정을 반복합니다.
- 6단계: 알고리즘이 끝나면 k개의 뚜렷한 클러스터가 생성되며, 각 데이터 포인트는 가장 가까운 중심을 가진 클러스터에 속하게 됩니다.
k-means 클러스터링의 장점
- 단순성 k-means는 비교적 단순하고 이해하기 쉬워 구현과 해석에 용이합니다.
- 속도 단순한 구조 덕분에 k-means 알고리즘은 일반적으로 빠르게 동작하며, 특히 효율적인 초기화 기법을 사용하면 빠르게 수렴할 수 있습니다.
k-means 클러스터링의 단점
- 사전에 정해진 클러스터 개수(k) k-means는 클러스터 개수를 미리 지정해야 하므로, 데이터셋이나 문제에 따라 그 값이 알려져 있지 않거나 달라질 수 있습니다. 최적의 k 값을 결정하는 것��� 어려울 수 있습니다.
- 초기화 민감도: k-means는 초기 클러스터 중심의 위치에 민감할 수 있습니다. 초기화를 어떻게 하느냐에 따라 클러스터링 결과가 달라질 수 있으며, 지역 최적해에 갇힐 가능성도 있습니다.
K-medoids 클러스터링
K-메도이드 클러스터링 는 k-means 클러스터링 알고리즘의 변형으로, 데이터 포인트의 평균 대신 메도이드라 불리는 대표 객체를 사용합니다. 메도이드는 데이터셋에 실제로 존재하는 데이터 포인트입니다.
두 알고리즘 모두 유사한 절차를 따르지만, k-means에서는 각 클러스터의 중심을 그 클러스터에 속한 데이터 포인트의 평균으로 표현합니다. 반면 K-medoids는 메도이드라 불리는 실제 데이터 포인트를 대표값으로 선택합니다. 이 차이로 인해 K-medoids는 이상치에 더 강건하며, 비수치형 데이터나 비유클리드 거리 척도에도 더 적합합니다.
K-medoids의 장점
- 이상치에 대한 강건성: K-medoids는 k-means에 비해 이상치에 더 강건합니다. 메도이드는 실제 데이터 포인트이므로, k-means에서 평균에 큰 영향을 줄 수 있는 극단값이나 이상치의 영향을 덜 받습니다.
- 임의의 거리 척도 사용 가능성: K-medoids는 유클리드 거리뿐 아니라 다양한 거리 척도를 활용할 수 있어, 서로 다른 유형의 데이터와 비유사도 측정을 유연하게 다룰 수 있습니다. 이를 통해 비수치형 데이터나 비유클리드 공간에서도 클러스터링이 가능합니다.
K-medoids의 단점
- 계산 복잡도: k-means와 비교하면 K-medoids는 계산 비용이 더 많이 들 수 있습니다. K-medoids는 메도이드를 교체해 가며 데이터 포인트와 메도이드 간의 쌍별 비유사도를 계산해야 하므로, 특히 대규모 데이터셋에서 더 많은 계산 자원이 필요합니다.
응집적 및 분할 클러스터링
응집적 클러스터링
응집적 클러스터링응집적 클러스터링(바텀업 클러스터링이라고도 함)은 각 데이터 포인트를 하나의 개별 클러스터로 시작한 뒤, 유사도에 기반해 클러스터를 반복적으로 병합합니다. 알고리즘은 다음과 같이 진행됩니다:
- 1단계: 각 데이터 포인트를 자신만의 클러스터에 할당하여, 초기에는 데이터 포인트 수만큼의 클러스터를 갖도록 합니다.
- 2단계: 모든 클러스터 쌍에 대해 거리 또는 유사도를 계산합니다.
- 3단계: 링키지 기준에 따라 가장 가까운 두 클러스터를 병합합니다. 예를 들어, 단일 링크리지(서로 다른 클러스터에 속한 임의의 두 점 사이의 최소 거리에 기반), 완전 링크리지(최대 거리에 기반), 평균 링크리지(평균 거리에 기반) 등이 있습니다.
- 4단계: 새로 형성된 클러스터들 사이의 거리를 반영하도록 거리(또는 유사도) 행렬을 업데이트합니다.
- 5단계: 모든 데이터 포인트가 하나의 클러스터에 속하게 되거나 중지 기준을 만족할 때까지 2단계부터 4단계까지를 반복합니다.
분할형 클러스터링
분할형 클러스터링는 상향식인 응집형 클러스터링과 반대되는 하향식(탑다운) 접근을 취합니다. 모든 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 시작한 뒤, 각 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 속할 때까지 클러스터를 재귀적으로 더 작은 클러스터로 분할합니다. 알고리즘은 다음과 같이 진행됩니다:
- 1단계: 모든 데이터 포인트를 하나의 클러스터에 할당한 상태로 시작합니다.
- 2단계: 분할 기준(예: 두 결과 클러스터 사이의 거리 또는 비유사성을 최대화)을 사용해 하나의 클러스터를 선택하여 두 개의 더 작은 클러스터로 분할합니다.
- 3단계: 각 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 속하거나 정지 기준에 도달할 때까지, 새로 생성된 각 클러스터에 대해 2단계를 재귀적으로 반복합니다.
분할형 클러스터링은 각 단계가 덴드로그램에서의 분할을 나타내는 계층적 클러스터 구조를 생성합니다. 하나의 큰 클러스터로 시작해 점차 더 작고 정교한 클러스터로 나누어 갑니다.
DBSCAN(노이즈가 있는 애플리케이션을 위한 밀도 기반 공간 클러스터링)
DBSCAN(노이즈가 있는 애플리케이션을 위한 밀도 기반 공간 클러스터링) 는 데이터 밀도에 기반해 모양과 크기가 서로 다른 클러스터를 식별하는 독특한 클러스터링 알고리즘입니다.
전통적인 알고리즘과 달리, 사전에 클러스터 개수를 지정할 필요가 없습니다. 대신, 성긴 영역으로 분리된 밀집 영역을 클러스터로 정의합니다. epsilon(ε)과 minPts 두 하이퍼파라미터를 지정하면, DBSCAN은 데이터 포인트를 코어 포인트, 경계 포인트, 노이즈 포인트로 구분해 군집화합니다. 밀도가 서로 다른 데이터셋을 처리할 수 있고, 임의의 모양을 가진 클러스터를 발견하며, 노이즈에 대해 견고합니다.
예를 들어 소매 분야에서는 DBSCAN을 사용해 구매 행동을 기준으로 고객을 세분화하여, 자주 고액을 지출하는 고객, 가끔 구매하는 고객, 예산을 중시하는 고객 등 뚜렷한 그룹을 식별할 수 있습니다. 유연성과 적응성이 뛰어난 DBSCAN은 고객 세분화, 이상치 탐지, 이미지 분할 등 실제 시나리오에서 가치 있는 인사이트를 제공합니다.
OPTICS(클러스터 구조 식별을 위한 포인트 순서화)
OPTICS(클러스터 구조 식별을 위한 포인트 순서화) 는 DBSCAN의 기능을 확장한 고급 밀도 기반 클러스터링 알고리즘입니다. 서로 다른 밀도를 가진 클러스터를 식별하고 데이터의 계층적 구조를 드러내는 것을 목표로 합니다. OPTICS는 코어 포인트와 비코어 포인트를 모두 포함하는 보다 포괄적인 클러스터링 결과를 제공함으로써 DBSCAN의 한계를 극복합니다.
이 알고리즘은 밀도와 연결성을 기준으로 데이터 포인트를 정렬하고, 밀도-거리 관계를 담는 도달 가능성 플롯을 생성합니다. 이 플롯은 서로 다른 밀도의 클러스터를 드러내고, 전이 구역과 노이즈 포인트를 식별하는 데 도움이 됩니다.
OPTICS는 밀도가 다양한 데이터셋을 처리하고 계층적 군집 구조를 추출하는 데 유리합니다. 이 알고리즘은 고밀도 영역, 중간 밀도 영역, 저밀도 영역에 대한 통찰을 제공합니다.
예를 들어 도시 계획에서 OPTICS를 사용해 도시의 인구 분포를 분석할 수 있습니다. 이 방법은 인구가 밀집한 동네, 중간 수준의 인구 밀도를 가진 지역, 인구가 드문 지역을 식별해 도시 구조에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다.
클러스터링 알고리즘의 활용 분야
고객 세분화
고객 세분화 클러스터링 알고리즘을 활용하면 공통된 특성에 따라 고객 기반을 뚜렷한 그룹으로 나누는 강력한 방법이 됩니다. 이 기법은 기업이 고객을 더 잘 이해하고 그에 맞춰 전략을 정교화하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어 온라인 의류 소매업체를 생각해 보겠습니다. 클러스터링 알고리즘을 사용하면 구매 빈도, 평균 지출액, 선호 제품 카테고리와 같은 구매 행태를 기준으로 고객을 그룹화할 수 있습니다. K-means와 같은 클러스터링 알고리즘을 적용하면 고객을 “자주 많이 지출하는 고객”, “가끔 구매하는 고객”, “가격에 민감한 고객”과 같은 세그먼트로 나눌 수 있습니다. 이러한 세분화는 각 세그먼트에 맞춘 개인화 마케팅 캠페인, 제품 추천, 가격 전략을 실행할 수 있게 해 줍니다. 그 결과 고객 만족도가 높아지고 매출이 증가하며, 전반적인 비즈니스 성과가 개선됩니다.
클러스터링 알고리즘의 강점을 활용하면 기업은 고객 기반에 대한 유의미한 인사이트를 얻고, 데이터 기반 의사결정을 통해 마케팅 활동을 최적화할 수 있습니다.
이상 감지
이상 감지 클러스터링 알고리즘을 활용하면 데이터셋에서 기대되는 패턴에서 크게 벗어나는 희귀하거나 이례적인 데이터 포인트를 식별할 수 있습니다. 데이터를 클러스터링 알고리즘으로 분석하면, 어떤 클러스터에도 속하지 않거나 규모가 작고 뚜렷하게 분리된 자체 클러스터를 이루는 데이터 포인트를 이상치로 탐지할 수 있습니다.
예를 들어 신용카드 사기 감지 시스템을 생각해 보겠습니다. 클러스터링 알고리즘을 사용하면 거래 금액, 위치, 시간 등의 다양한 특징을 기준으로 신용카드 거래를 그룹화할 수 있습니다. DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)과 같은 알고리즘을 적용하면 고밀도로 모여 있는 정상 거래의 클러스터를 식별할 수 있습니다. 이처럼 밀집된 클러스터 밖에 위치하거나 성긴 클러스터를 형성하는 거래는 잠재적 이상 징후로 표시할 수 있습니다.
클러스터링 알고리즘을 활용한 이상 감지는 사기 탐지, 네트워크 침입 탐지, 고장 진단, 이상치 식별 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이 방법은 추가 조사가 필요한 이례적인 패턴이나 행동을 식별하는 데 도움을 줍니다.
이미지 분할
이미지 분할 클러스터링 알고리즘을 활용하면 공통된 특성을 기준으로 이미지를 의미 있는 영역이나 세그먼트로 분할할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 픽셀 또는 시각적 특징을 유사한 것끼리 묶어, 이미지 내에서 서로 다른 객체나 영역을 분리하고 식별하도록 도와줍니다.
예를 들어 하늘, 물, 모래, 사람 등 다양한 객체가 있는 해변 장면 이미지를 생각해 보세요. K-means나 mean-shift 같은 클러스터링 알고리즘을 적용하면 색상 유사도나 시각적 특징을 기준으로 이미지를 서로 구분되는 영역으로 분할할 수 있습니다. 알고리즘은 유사한 색상 값을 가진 픽셀들을 묶어 하늘, 물, 모래, 사람을 나타내는 세그먼트가 형성되도록 합니다.
클러스터링 알고리즘을 활용한 이미지 분할은 객체 인식, 이미지 이해, 장면 분석 등 다양한 컴퓨터 비전 응용 분야에서 매우 중요합니다. 자율 주행과 같은 작업에서도 이미지를 도로, 보행자, 차량 등의 영역으로 분할하면 장면을 더 잘 이해하고 근거 있는 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
W&B를 활용한 클러스터링 알고리즘 구현
이제 기사에서 가장 흥미로운 부분으로, 처음부터 k-means 클러스터링 알고리즘을 직접 구현해 보겠습니다. 우리의 목표는 유명한 Iris 데이터셋에 있는 세 가지 꽃 종류를 클러스터링하는 것입니다. 더 좋은 점은, 이 과정 전반에 걸쳐 중요한 모델 하이퍼파라미터를 기록·추적하면서 Weights & Biases의 기능을 적극 활용한다는 것입니다.
데이터셋
1단계: 필요한 라이��러리 설치
!pip install wandb
2단계: 필요한 라이브러리 가져오기
import pandas as pdfrom sklearn.cluster import KMeansimport wandb
3단계: W&B 프로젝트 초기화
이 코드는 W&B 실행을 초기화하면서 프로젝트 이름과 사용자의 W&B 사용자명을 지정합니다.
wandb.init(project="k-means-clustering", entity="<Insert your project name here>")
4단계: 데이터셋 로드 및 로깅
이 코드는 제공된 CSV 파일에서 Iris 데이터셋을 로드하고, 추적과 시각화를 위해 W&B 실행에 로깅합니다.
iris_data = pd.read_csv("/kaggle/input/iris-flower-dataset/IRIS.csv")# Log the datasetwandb.log({"dataset": wandb.Table(data=iris_data)})
5단계: 하이퍼파라미터 설정 및 로깅(k: 클러스터 수)
k = 3 # Number of clusters# Log hyperparameters into W&Bwandb.config.k = k
6단계: 데이터셋에서 특징 추출
이 코드는 데이터셋에서 마지막 열(타깃 변수를 나타냄)을 제외한 모든 열을 선택하여 특징을 추출합니다.
X = iris_data.iloc[:, :-1].values
7단계: k-means 모델 학습하기
kmeans = KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(X)
8단계: 클러스터 할당 가져오기
이 코드는 각 데이터 포인트의 클러스터 할당 값을 가져와 히스토그램으로 W&B 실행에 로깅합니다.
# Get cluster assignmentslabels = kmeans.labels_# Log cluster assignmentswandb.log({"cluster_assignments": wandb.Histogram(labels)})
9단계: 평가 지표를 W&B에 로깅하기
inertia = kmeans.inertia_wandb.log({"inertia": inertia})
10단계: 클러스터링 결과 시각화
여기서는 첫 두 개의 특징으로 산점도를 만들고, 각 점을 할당된 클러스터에 따라 색으로 구분합니다. 다음으로, 이 플롯을 이미지로 W&B 실행에 로깅합니다.
import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels, cmap="viridis")plt.xlabel("Feature 1")plt.ylabel("Feature 2")plt.title("K-means Clustering Results")wandb.log({"scatter_plot": wandb.Image(plt)})
11단계: 실험 실행 마무리 및 저장
아래 코드는 W&B 실험 실행을 마무리하고 저장하여 완료 상태로 표시합니다.
wandb.finish()
12단계: W&B로 최종 모델 추적하기
마지막 단계에서는 W&B 플랫폼의 강력한 기능을 활용해 모델 성능을 면밀히 모니터링합니다. 여기서는 사용한 데이터셋부터 모델 관성(가장 가까운 중심까지의 제곱 거리 합), 클러스터 할당, 그리고 K-means 플롯의 시각화까지 W&B에 로깅한 모든 데이터를 추적할 수 있습니다. 마치 모델의 모든 움직임을 확대경으로 들여다보듯, 성능의 전모를 빠짐없이 파악할 수 있도록 도와줍니다.
클러스터링 알고리즘 활용 팁
적절한 클러스터 수 선택
적절한 클러스터 수를 선택하는 일은 클러스터링 분석에서 까다로운 과제입니다. 통계적 기법에만 의존해서는 항상 정확한 결과를 얻기 어렵습니다.
이를 해결하려면 데이터에 대한 도메인 지식이나 사전 이해를 활용해 기대되는 클러스터 수를 추정하는 것이 중요합니다. 맥락 정보는 보다 의미 있는 결과를 얻을 수 있도록 선택 과정을 안내합니다. 클러스터링 결과를 시각적으로 검토하고, 자동 추정 기능이 있는 알고리즘을 활용하며, 안정성 분석을 위한 앙상블 방법을 사용하는 등의 실천은 더 나은 의사결정에 도움이 됩니다. 클러스터 수를 선택할 때는 해석 가능성과 복잡성의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
다만, 전문가 피드백이나 실제 적용을 통해 선택한 클러스터 수를 검증하면 그 타당성과 유용성을 보장할 수 있습니다.
데이터를 올바르게 전처리하기
데이터를 올바르게 전처리하는 것은 성공적인 클러스터링 분석을 위해 매우 중요합니다. 데이터 품질을 보장하고 클러스터링 성능을 향상시키는 데 도움이 되는 몇 가지 실천 사항이 있습니다.
먼저, 특징들이 서로 다른 스케일로 측정된 경우가 많으므로 표준화나 정규화는 필수적입니다. 이렇게 하면 클러스터링 과정에서 공정한 비교가 가능해집니다.
둘째, 결측값을 적절히 처리(대치 또는 제거)하면 클러스터링 과정에서의 편향을 방지하는 데 도움이 됩니다.
셋째, 고차원 특징을 가진 데이터셋의 경우 차원 축소 기법을 적용하면 차원의 저주를 완화하고 클러스터링 정확도를 높일 수 있습니다.
잡음을 줄이고 가장 관련성이 높은 정보에 집중함으로써, 차원 축소는 클러스터링을 위한 데이터 준비를 돕습니다.
클러스터링 결과 해석하기
클러스터링 결과를 해석하는 것은 생성된 클러스터로부터 인사이트를 얻기 위한 분석의 핵심 단계입니다. 결과를 이해하고 의미 있는 정보를 추출하는 데에는 여러 가지 실천 방법이 도움이 됩니다.
첫째, 적절한 지표를 사용해 클러스터링의 품질을 평가하면 알고리즘의 효과성을 판단하는 데 도움이 됩니다. 평가지표는 평가 기준에 따라 실루엣 점수, Davies-Bouldin 지수, Rand 지수 등을 포함할 수 있습니다.
둘째, 산점도, 히트맵 등 다양한 시각화 기법을 통해 클러스터링 결과를 시각화하면 클러스터의 구조를 직관적으로 파악할 수 있습니다. W&B와 같은 도구를 사용하면 클러스터링 결과를 손쉽게 로깅하고 시각화하여 협업 분석에 활용할 수 있습니다.
결론
클러스터링 알고리즘은 데이터 분석 분야에 혁신을 가져와, 의미 있는 패턴을 발견하고 유사한 데이터 포인트를 그룹화하며 가치 있는 인사이트를 도출할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
고객 세분화, 이상치 탐지, 이미지 분할, 문서 클러스터링과 같은 기법을 통해 클러스터링 알고리즘은 기업과 연구자가 근거 있는 의사 결정을 내리고, 전략을 개인화하며, 이상 현상을 식별하고, 복잡한 데이터셋을 이해할 수 있도록 지원해 왔습니다.
클러스터링 알고리즘의 강점을 활용하면 조직은 마케팅 효율을 최적화하고, 고객 만족도를 높이며, 사기 탐지 시스템을 개선하고, 다양한 도메인에서 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터의 규모와 복잡성이 계속 증가함에 따라, 클러스터링 알고리즘은 데이터셋에 숨겨진 잠재력을 발굴하고 다양한 데이터 분석 과제에서 혁신을 이끄는 데 필수적인 도구로 남을 것입니다.
내재된 구조와 관계를 드러내는 능력을 바탕으로, 클러스터링 알고리즘은 데이터의 잠재력을 온전히 활용하고 성장과 이해의 새로운 기회를 열어 줍니다.
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