R은 데이터 분석 및 시각화에 많이 활용되는 프로그래밍 언어로, 간단한 구문과 다양한 통계 및 머신러닝 기능을 지원합니다.

군집화란?

군집화(clustering)는 비지도 학습(unsupervised learning)의 한 형태로, 데이터를 조직화하고 비슷한 특성을 갖는 데이터 포인트들을 동일한 그룹으로 묶는 프로세스를 말합니다. 이 때 데이터 포인트 간의 유사성을 기반으로 각 군집을 형성합니다.

K-평균 군집화

K-평균(K-means)은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나로, 군집의 수(K)를 지정하고 각 군집의 중심을 이동시키며 데이터를 군집화합니다.

# 예시 코드
# 데이터셋 불러오기
data <- read.csv("data.csv")

# K-평균 군집화 수행
kmeans_model <- kmeans(data, centers = 3)

위의 예시에서 kmeans 함수는 데이터를 3개의 군집으로 묶는 군집화 모델을 생성합니다.

군집화의 활용

군집화는 고객 세분화, 이미지 분류, 이상치 감지 등 다양한 분야에 활용됩니다.

R을 이용한 군집화는 데이터의 구조를 이해하고 비슷한 특성을 갖는 그룹을 식별하는 데 유용합니다. 이를 통해 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하고 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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참고 자료

• R을 활용한 K-평균 군집화
• R을 활용한 군집화 예제