이 실습에서는 가우시안 혼합 모델 (GMM) 에 대해 배우고, Python 의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 클러스터링 및 밀도 추정에 활용하는 방법을 배웁니다. 가우시안 혼합 모델은 데이터 포인트가 여러 개의 가우시안 분포의 혼합에서 생성된다는 것을 가정하는 확률 모델의 한 유형입니다. 이 모델은 데이터의 공분산 구조에 대한 정보를 포함하여 k-평균 클러스터링의 일반화된 형태입니다.
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 연습을 위한 Jupyter Notebook에 접속합니다.
때때로 Jupyter Notebook 이 완전히 로드되기까지 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공하면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture models) 을 위한 sklearn.mixture와 데이터 전처리 및 시각화에 필요한 다른 라이브러리를 가져오겠습니다.
from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt다음으로 데이터를 로드하고 전처리해야 합니다. 작업에 따라 특징 스케일링, 결측치 처리 또는 다른 전처리 단계가 필요할 수 있습니다. 필요한 경우 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할해야 합니다.
## 데이터 로드 및 전처리
## 전처리 단계...이제 sklearn.mixture 모듈의 GaussianMixture 클래스를 사용하여 데이터에 가우시안 혼합 모델을 적합시킬 수 있습니다. 원하는 구성 요소 수와 사용할 다른 매개변수를 지정하십시오.
## 가우시안 혼합 모델 적합
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X_train)모델이 적합된 후에는 각 샘플을 속한 가우시안 구성 요소에 할당하여 데이터를 클러스터링할 수 있습니다. GaussianMixture 클래스의 predict 메서드를 이 목적으로 사용할 수 있습니다.
## 데이터 클러스터링
cluster_labels = gmm.predict(X_test)마지막으로, 클러스터 또는 밀도 추정을 플롯하여 결과를 시각화할 수 있습니다. 작업에 따라 적절한 플롯을 사용하여 결과를 표시하십시오. 축에 레이블을 지정하고 플롯에 제목을 추가하는 것을 잊지 마십시오.
## 결과 시각화
## 플롯 코드...이 실습에서는 가우시안 혼합 모델 (GMM) 에 대해 배우고, scikit-learn 라이브러리를 사용하여 파이썬에서 클러스터링 및 밀도 추정에 활용하는 방법을 배웠습니다. 데이터 로드 및 전처리, GMM 적합, 데이터 클러스터링, 결과 시각화 등 단계별 과정을 따라 진행했습니다. GMM 은 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 강력한 도구이며, 이미지 분할, 이상 탐지 및 추천 시스템과 같은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있습니다.