[R언어] R 언어의 군집화 패키지

26 Dec 2023

R 언어는 데이터 분석 및 시각화에 널리 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. R을 사용하여 데이터를 군집화하는데 유용한 여러 패키지들이 있습니다. 이 포스트에서는 R 언어에서 군집화를 수행하는 네 가지 인기 있는 패키지에 대해 알아보겠습니다.

K-means 군집화

K-means는 데이터를 미리 지정한 클러스터 수로 그룹화하는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 클러스터 센트로이드와 각 클러스터에 할당된 데이터 포인트 사이의 거리를 최소화하는 방식으로 작동합니다.

예제 코드:

library(stats)
data(iris)
model <- kmeans(iris[,1:4], centers=3)

Hierarchical 군집화는 데이터의 계층적 군집을 찾는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 계층적으로 클러스터를 형성하고 각 단계에서 클러스터들을 병합하여 최종 클러스터를 얻습니다.

예제 코드:

library(stats)
data(iris)
dist_matrix <- dist(iris[,1:4])
model <- hclust(dist_matrix)

DBSCAN은 밀도 기반의 군집화 알고리즘으로, 임의의 모양의 군집을 찾을 수 있습니다. 이 알고리즘은 주변 밀도에 따라 데이터 포인트를 핵심 포인트, 경계 포인트, 잡음 포인트로 분류합니다.

예제 코드:

library(dbscan)
data <- iris[,1:4]
model <- dbscan(data, eps=0.5, minPts=5)

GMM은 데이터를 여러 개의 가우시안 분포를 가진 클러스터로 모델링합니다. 이 알고리즘은 각 데이터 포인트가 여러 클러스터에 속할 수 있음을 가정합니다.

예제 코드:

library(mclust)
data <- iris[,1:4]
model <- Mclust(data)

이렇게 R 언어에는 다양한 군집화 알고리즘을 구현하기 위한 패키지들이 있습니다. 데이터 분석 작업에서 적합한 알고리즘을 선택하여 군집화를 수행할 수 있습니다.

K-means: https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/kmeans
Hierarchical: https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.2/topics/hclust
DBSCAN: https://cran.r-project.org/web/packages/dbscan/dbscan.pdf
GMM: https://www.rdocumentation.org/packages/mclust/versions/5.4.7/topics/Mclust