Colin's Blog
[R언어] 군집화와 레이블링

이번 포스팅에서는 R언어를 사용하여 데이터를 군집화하고 레이블링하는 과정을 살펴보겠습니다.

군집화(Clustering)

군집화는 유사한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 작업입니다. K-means 알고리즘은 가장 대표적인 군집화 알고리즘 중 하나로, 데이터 포인트를 K개의 군집으로 묶는 방법입니다.

# 라이브러리 설치
install.packages("stats")
library("stats")

# 데이터 불러오기
data <- read.csv("data.csv")

# K-means 알고리즘 적용
kmeans_model <- kmeans(data, centers = 3)

# 군집 결과 확인
print(kmeans_model$cluster)

레이블링(Labeling)

데이터를 군집화한 후에는 각 군집에 대한 의미 있는 레이블을 부여하는 것이 중요합니다. 이를 통해 각 군집이 어떤 특성을 갖고 있는지 더 잘 이해할 수 있고, 결과를 해석하는 데 도움이 됩니다.

# 레이블링
cluster_labels <- c("Cluster 1", "Cluster 2", "Cluster 3")
kmeans_model$cluster <- factor(kmeans_model$cluster, levels = 1:3, labels = cluster_labels)

# 레이블이 부여된 군집 결과 확인
print(kmeans_model$cluster)

데이터를 군집화하고 각 군집에 의미 있는 레이블을 부여하면, 데이터의 구조와 특성을 더 잘 파악할 수 있습니다.

이상으로, R언어를 사용하여 데이터를 군집화하고 레이블링하는 방법에 대해 알아보았습니다.

참고 문헌:

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