이번 포스트에서는 R 언어를 사용하여 EM (Expectation-Maximization) 알고리즘을 활용한 군집화에 대해 알아보겠습니다.

1. EM 알고리즘이란?

EM 알고리즘은 관측 데이터가 숨겨진 변수에 영향을 받을 때 특히 유용한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 관측되는 데이터의 혼합분포를 모델링할 때 사용되며, 군집화 및 잠재변수 모델링에 주로 적용됩니다.

2. EM 알고리즘을 사용한 군집화

EM 알고리즘을 R언어로 구현하여 군집화를 수행하는 예제 코드는 다음과 같습니다.

library(mclust)

# 데이터 로드
data <- read.csv("your_data.csv")

# EM 알고리즘을 사용한 군집화
model <- Mclust(data, G=3)
summary(model)
plot(model, what="classification")

위 코드에서 mclust 패키지를 사용하여 EM 알고리즘을 활용한 군집화를 수행하고 있습니다. 먼저 데이터를 로드하고, Mclust() 함수를 사용하여 EM 알고리즘을 적용한 후 결과를 시각화하고 있습니다.

3. 결론

이번 포스트에서는 R 언어를 사용하여 EM 알고리즘을 활용한 군집화에 대해 알아보았습니다. EM 알고리즘은 데이터의 혼합분포를 모델링할 때 유용하며, mclust 패키지를 사용하여 간단히 군집화할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면, mclust 패키지의 공식 문서를 참고하세요.