7-2. Kmeans 2

Clustering 알고리즘 테스트를 위한 데이터 생성

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
%matplotlib inline

X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, centers=3, cluster_std=0.8, random_state=0)
print(X.shape, y.shape)

# y target 값의 분포를 확인
unique, counts = np.unique(y, return_counts=True)
print(unique,counts) # centers 갯수만큼 나옴



# (200, 2) (200,)
# [0 1 2] [67 67 66]

• n_samples: 생성할 총 데이터의 개수입니다. 디폴트는 100개입니다.

• n_features: 데이터의 피처 개수입니다. 시각화를 목표로 할 경우 2개로 설정해 보통 첫 번째 피처는 x 좌표, 두 번째 피처 는 y 좌표상에 표현합니다.

• centers: int 값, 예를 들어 3으로 설정하면 군집의 개수를 나타냅니다. 그렇지 않고 ndarray 형태로 표현할 경우 개별 군 집 중심점의 좌표를 의미합니다.

• cluster_std: 생성될 군집 데이터의 표준 편차를 의미합니다. 만일 float 값 0.8과 같은 형태로 지정하면 군집 내에서 데이 터가 표준편차 0.8을 가진 값으로 만들어집니다.
  [0.8, 1,2, 0.6]과 같은 형태로 표현되면 3개의 군집에서 첫 번째 군집 내 데이터의 표준편차는 0.8, 두 번째 군집 내 데이터의 표준 편차는 1.2, 세 번째 군집 내 데이터의 표준편차는 0.6으로 만듭 니다.
  군집별로 서로 다른 표준 편차를 가진 데이터 세트를 만들 때 사용합니다

 

import pandas as pd

clusterDF = pd.DataFrame(data=X, columns=['ftr1', 'ftr2'])
clusterDF['target'] = y 
clusterDF.head(3)


	ftr1	ftr2	target
0	-1.692427	3.622025	2
1	0.697940	4.428867	0
2	1.100228	4.606317	0

 

make_blob()으로 만들어진 데이터 포인트들을 시각화

target_list = np.unique(y)
# 각 target별 scatter plot 의 marker 값들. 
markers=['o', 's', '^', 'P','D','H','x']
# 3개의 cluster 영역으로 구분한 데이터 셋을 생성했으므로 target_list는 [0,1,2]
# target==0, target==1, target==2 로 scatter plot을 marker별로 생성. 
for target in target_list:
    target_cluster = clusterDF[clusterDF['target']==target]
    plt.scatter(x=target_cluster['ftr1'], y=target_cluster['ftr2'], edgecolor='k', marker=markers[target] )
plt.show()

 

target_list = np.unique(y)
plt.scatter(x=clusterDF['ftr1'], y=clusterDF['ftr2'], edgecolor='k', c=y )

 

K-Means 클러스터링을 수행하고 개별 클러스터의 중심 위치를 시각화

# KMeans 객체를 이용하여 X 데이터를 K-Means 클러스터링 수행 
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init='k-means++', max_iter=200, random_state=0)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(X)
clusterDF['kmeans_label']  = cluster_labels

#cluster_centers_ 는 개별 클러스터의 중심 위치 좌표 시각화를 위해 추출
centers = kmeans.cluster_centers_
unique_labels = np.unique(cluster_labels)
markers=['o', 's', '^', 'P','D','H','x']

# 군집된 label 유형별로 iteration 하면서 marker 별로 scatter plot 수행. 
for label in unique_labels:
    label_cluster = clusterDF[clusterDF['kmeans_label']==label]
    center_x_y = centers[label]
    plt.scatter(x=label_cluster['ftr1'], y=label_cluster['ftr2'], edgecolor='k', 
                marker=markers[label] )
    
    # 군집별 중심 위치 좌표 시각화 
    plt.scatter(x=center_x_y[0], y=center_x_y[1], s=200, color='white',
                alpha=0.9, edgecolor='k', marker=markers[label])
    plt.scatter(x=center_x_y[0], y=center_x_y[1], s=70, color='k', edgecolor='k', 
                marker='$%d$' % label) # 각 좌표를 label로 부를수잇ㅇ,ㅡㅁ

plt.show()

 

kmeans.cluster_centers_ # 각 cebn 좌표들n 좌표들

array([[ 0.990103  ,  4.44666506],
       [-1.70636483,  2.92759224],
       [ 1.95763312,  0.81041752]])

 

print(clusterDF.groupby('target')['kmeans_label'].value_counts())


target  kmeans_label
0       0               66
        1                1
1       2               67
2       1               65
        2                1
Name: kmeans_label, dtype: int64