비지도 학습에 Python을 사용하는 방법은 무엇입니까?

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 기본 구조와 관계를 발견하는 것을 목표로 하는 기계 학습의 중요한 분야입니다. 강력하고 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 Python은 비지도 학습을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공합니다.

이 글에서는 클러스터링, 차원 축소, 이상 탐지 등 비지도 학습에 Python을 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 클러스터링

클러스터링은 데이터 세트를 서로 다른 그룹이나 클러스터로 나누는 것입니다. 각 클러스터의 데이터는 서로 유사하지만 서로 다른 클러스터의 데이터는 상당히 다릅니다. 클러스터링은 데이터와 그 기본 구조를 이해하여 의미 있는 하위 집합을 생성하는 데 도움이 됩니다. Python에는 k-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, 밀도 클러스터링 등과 같이 선택할 수 있는 많은 클러스터링 알고리즘이 있습니다.

k-평균 군집화를 예로 들면, 다음은 Python을 사용한 군집화의 간단한 예입니다.

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用k均值聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 预测每个数据点所属的簇
labels = kmeans.predict(X)

# 输出聚类结果
print(labels)

이 코드는 먼저 임의의 데이터를 생성한 다음 k-평균 군집화를 사용하여 데이터를 두 개의 군집으로 나눕니다. 마지막으로 각 샘플이 속한 클러스터를 출력합니다.

2. 차원 감소

머신러닝에서는 계산과 데이터 처리에 많은 어려움을 초래하는 고차원 데이터를 자주 접하게 됩니다. 차원 축소는 정보 손실을 최소화하면서 고차원 데이터의 차원을 줄이는 방법입니다. Python은 주성분 분석(PCA), 선형 판별 분석(LDA), 특이값 분해(SVD)와 같은 다양한 차원 축소 기술을 제공합니다.

다음은 주성분 분석을 이용한 차원 축소의 예입니다.

from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np

# 一些随机高维数据
X = np.random.rand(1000, 10)

# 使用主成分分析降维到两维
pca = PCA(n_components=2)
X2 = pca.fit_transform(X)

# 输出降维结果
print(X2)

이 코드는 데이터 분포를 보다 직관적으로 표시하기 위해 고차원 데이터 세트의 차원을 2차원으로 축소합니다.

3. 이상 감지

이상 감지는 특정 데이터 세트에서 정의된 대부분의 패턴 및 속성과 다르며 값 차이가 큰 특수 데이터를 감지하는 것을 말합니다. Python의 이상 탐지에는 상자 그림, 이상치 탐지, 클러스터링 등 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

다음은 이상 탐지를 위해 클러스터링을 사용한 예입니다.

import numpy as np
from sklearn.cluster import DBSCAN

# 一些随机数据
X = np.random.rand(100, 2)

# 使用DBSCAN聚类算法进行异常检测
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(X)

# 查找所有的噪声点
labels = dbscan.labels_
noise_indices = np.where(labels==-1)

# 输出所有的噪声点
print(X[noise_indices])

이 코드는 이상 탐지를 위해 DBSCAN 클러스터링 알고리즘을 사용한 후 모든 노이즈 지점을 찾아냅니다. 마지막으로 모든 노이즈 포인트를 출력합니다.

요약

비지도 학습은 기계 학습의 중요한 부분으로, 데이터의 고유한 구조와 관계를 발견하는 데 도움이 됩니다. Python은 비지도 학습을 위한 많은 훌륭한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 클러스터링, 차원 축소 및 이상 탐지에 대한 일반적인 기술을 소개하고 간단한 예제 코드를 제공합니다. 독자가 실제로 이러한 기술을 익히고 데이터를 더 잘 분석하고 활용할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 비지도 학습에 Python을 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!