서론

데이터 군집화(clustering)는 유사한 특성을 갖는 데이터 포인트들을 그룹으로 묶는 기술로, 이때 그룹을 군집(cluster)이라고 합니다. 한편, 군집화 결과를 시각화하는 것은 군집 간의 차이를 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

R을 사용한 군집화 시각화

R 프로그래밍 언어의 ggplot2 패키지를 활용하여 군집화 결과를 시각화하는 방법을 알아보겠습니다.

# ggplot2 및 필요한 패키지 불러오기
library(ggplot2)

# 군집화 결과 데이터셋 만들기
set.seed(123)
data <- data.frame(
  x = c(rnorm(50, 0, 1), rnorm(50, 4, 1)),
  y = c(rnorm(50, 0, 1), rnorm(50, 4, 1)),
  cluster = factor(c(rep(1, 50), rep(2, 50)))
)

# 군집화 시각화하기
ggplot(data, aes(x = x, y = y, color = cluster)) + geom_point()

위 코드는 ggplot2 패키지를 사용하여 2차원 공간 상에 군집화 결과를 시각화하는 예시입니다. ggplot2 패키지의 강력한 시각화 기능을 활용하여 각 군집이 서로 다른 색으로 표시되도록 할 수 있습니다. 그 결과, 군집 간의 차이를 시각적으로 파악할 수 있게 됩니다.

정리

R 프로그래밍 언어를 활용하여 데이터 군집화 결과를 시각화할 때 ggplot2 패키지를 사용하면 시각적으로 데이터 군집 간의 차이를 파악할 수 있습니다. 데이터 군집화 결과의 시각화를 통해 데이터 포인트들이 어떻게 군집되어 있는지를 쉽게 이해할 수 있습니다.

참고 문헌

• Wickham, H. (2009). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer.