사기 탐지를 위한 군집화 기법

Python으로 배우는 사기 탐지

Charlotte Werger

Data Scientist

군집화: 데이터에서 패턴 찾기

K-평균 군집화: 중심점까지의 거리 활용

Python에서 K-평균 군집화

# Import the packages
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# Transform and scale your data
X = np.array(df).astype(np.float)

scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# Define the k-means model and fit to the data
kmeans = KMeans(n_clusters=6, random_state=42).fit(X_scaled)

적절한 군집 개수

군집 수 점검:

실루엣 방법
엘보 곡선

clust = range(1, 10) 
kmeans = [KMeans(n_clusters=i) for i in clust]

score = [kmeans[i].fit(X_scaled).score(X_scaled) for i in range(len(kmeans))]

plt.plot(clust,score)
plt.xlabel('Number of Clusters')
plt.ylabel('Score')
plt.title('Elbow Curve')
plt.show()

엘보 곡선

Laten we oefenen!

Python으로 배우는 사기 탐지