K 평균(K Means) 실습

 

K Means / ++ 실습

 

파이썬 빅 데이터 분석에 가장 많이 활용되는 라이브러리는 Pandas, Numpy, Matplotlib이다.

 

Numpy : 연산 처리를 용이하게 하기 위해 사용

Pandas : 데이터 포인트를 만들기 위해 사용

Matplotlib : 데이터 시각화에 사용 /  seaborn도 함께 사용된다.

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실습

 

from sklearn.cluster import KMeans #sklearn에 포함되어 있는 KMeans 불러오기

# 데이터 마이닝에 필요한 라이브러리 불러오기
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 실습을 위해 준비한 데이터 셋 구성
df = pd.DataFrame(columns=['x','y'])

df.loc[0] = [2,3]
df.loc[1] = [2,11]
df.loc[2] = [2,18]
df.loc[3] = [4,5]
df.loc[4] = [4,7]
df.loc[5] = [5,3]
df.loc[6] = [5,15]
df.loc[7] = [6,6]
df.loc[8] = [6,8]
df.loc[9] = [6,9]
df.loc[10] = [7,2]
df.loc[11] = [7,4]
df.loc[12] = [7,5]
df.loc[13] = [7,17]
df.loc[14] = [7,18]
df.loc[15] = [8,5]
df.loc[16] = [8,4]
df.loc[17] = [9,10]
df.loc[18] = [9,11]
df.loc[19] = [9,15]
df.loc[20] = [9,19]
df.loc[21] = [10,5]
df.loc[22] = [10,8]
df.loc[23] = [10,18]
df.loc[24] = [12,6]
df.loc[25] = [13,5]
df.loc[26] = [14,11]
df.loc[27] = [15,6]
df.loc[28] = [15,18]
df.loc[29] = [18,12]

 

#정의한 데이터를 확인하기 위해 위에서 30개 확인
df.head(30)

	x	y
0	2	3
1	2	11
2	2	18
3	4	5
4	4	7
5	5	3
6	5	15
7	6	6
8	6	8
9	6	9
10	7	2
11	7	4
12	7	5
13	7	17
14	7	18
15	8	5
16	8	4
17	9	10
18	9	11
19	9	15
20	9	19
21	10	5
22	10	8
23	10	18
24	12	6
25	13	5
26	14	11
27	15	6
28	15	18
29	18	12

 

# 불러온 데이터 시각화

sb.lmplot('x','y',data=df, fit_reg=False, scatter_kws={"s":100})
plt.title('K-means Example')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

데이터 시각화

# 시각화까지 이상 없음을 확인 했다면
# Numpy를 사용하여 데이터 연산

points = df.values # DataFrame의 값들을 numpy로 바꿔준다.
kmeans = KMeans(n_clusters=4).fit(points) # 정의한 데이터를 기반으로 kmeans 알고리즘 수행 총 클러스터 4개 설정
kmeans.cluster_centers_	 # 각 클러스터들이 중심 위치를 구할 수 있도록 설정				  

# 성공적으로 클러스터링 구현
array([[ 5.53846154,  5.53846154],
       [ 7.        , 17.14285714],
       [11.14285714,  7.28571429],
       [15.66666667, 13.66666667]])
       
       
# 기본적으로 별다른 명시가 없다면 자동으로 특정한 위치에서 클러스터링을 수행 할 수 있도록 
# 무작위 값을 결정해주는 Kmeans ++ 알고리즘이 작동되기 때문에 실행만 하더라도 클러스터링이 수행된다.
# 무작위 값이 적용되기 때문에 실행 할 때마다 그 값이 변동 된다.

 

# 각 데이터들이 속한 클러스터 확인하는 방법

kmeans.labels_

array([0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 1, 1, 2,
       2, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3], dtype=int32
       
 0~3까지 클러스터에 데이터가 속한것을 확인 할 수 있다.

 

# 시각화를 위해 'cluster'라는 속성을 만들어준 후 그 값으로는
# 각각의 데이터의 클러스터 id값이 들어가게 만들어준다.

df['cluster'] = kmeans.labels_
df.head(10)


x	y	cluster
0	2	3	0
1	2	11	0
2	2	18	1
3	4	5	0
4	4	7	0
5	5	3	0
6	5	15	1
7	6	6	0
8	6	8	0
9	6	9	0

 

 

# 클러스터링 완료 데이터 시각화
# hue : 특정 속성을 기준으로 색상을 나눔

sb.lmplot('x','y',data=df, fit_reg=False, scatter_kws={"s":150}, hue = "cluster")
plt.title('K-means Example')

 

완성된 데이터 시각화

 

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https://www.youtube.com/watch?v=sXgQsJLDP8g&list=PLRx0vPvlEmdAbnmLH9yh03cw9UQU_o7PO&index=12 

youtube 동빈나님