파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

254

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

얼굴 데이터셋으로 군집 알고리즘 비교

LFW

데이터셋에

k

-평균,

DBSCAN

, 병합 군집 알고리즘을 적용해보고 어떤 클러스터를 찾

았는지 확인해보겠습니다.

PCA

(

whiten

=

True

)로 생성한

100

개의 주성분, 즉 고유얼굴을 입

력 데이터로 사용하겠습니다.

In [73]:

# LFW 데이터에서 고유얼굴을 찾은 다음 데이터를 변환합니다.

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=100, whiten=True, random_state=0)

X_pca = pca.t_transform(X_people)

앞서 이 주성분은 얼굴 이미지의 원본 픽셀보다 의미 있는 정보를 담고 있음을 보았습니다. 또

계산도 빠르게 해줍니다.

47

PCA

없이 원본 데이터를 사용해 예제를 실행해보고 비슷한 클러스

터가 찾아졌는지 확인해보면 좋습니다.

48

DBSCAN

으로 얼굴 데이터셋 분석하기

군집 알고리즘 마지막에 보았던

DBSCAN

을 먼저 적용해보겠습니다.

In [74]:

# 기본 매개변수로 DBSCAN을 적용합니다.

dbscan = DBSCAN()

labels = dbscan.t_predict(X_pca)

print("고유한 레이블:", np.unique(labels))

Out ...