군집화(Clustering)는 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶는 비지도 학습 방법 중 하나입니다. R 언어로 군집화를 수행하는 방법을 이해하고, 그 결과를 해석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 군집화 방법론

R 언어에서 군집화를 수행하는 대표적인 패키지로는 stats에 포함된 kmeans() 함수와 cluster 패키지의 pam() 함수가 있습니다. 또한 dplyr 패키지를 사용하여 데이터를 전처리한 후에 군집화를 수행할 수 있습니다.

# kmeans를 이용한 군집화 예시
kmeans_result <- kmeans(data, centers = 3)

# pam을 이용한 군집화 예시
pam_result <- pam(dist(data), k = 3)

2. 군집화 결과 해석

군집화를 수행한 후에는 각 군집의 특성을 해석해야 합니다. cluster 패키지의 silhouette() 함수를 사용하여 각 군집의 응집도(cohesion)와 분리도(separation)를 확인할 수 있습니다. 또한 시각화 패키지를 사용하여 군집화 결과를 시각적으로 파악할 수 있습니다.

# 군집화 결과 시각화
plot(data, col = kmeans_result$cluster)

3. 결론

R 언어를 사용하여 군집화를 수행하고 결과를 해석하는 것은 중요한 분석 과정 중 하나입니다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고 의미 있는 특성을 발견할 수 있습니다.

이상으로 R 언어로 군집화의 이해와 해석에 대해 알아보았습니다. 군집화 분석을 위한 다양한 패키지와 방법론을 활용하여 데이터를 깊이 있게 탐색할 수 있을 것입니다.

참고 문헌: R Documentation