군집화는 데이터를 비슷한 특징을 갖는 그룹으로 나누는 기술이다. R언어를 이용해 군집화를 수행할 때, 다양한 단점과 한계를 고려해야 한다. 이번 포스트에서는 R언어로 군집화를 수행할 때의 일반적인 단점과 한계에 대해 알아보겠다.

1. 데이터 전처리에 대한 의존도가 높음

R언어를 사용한 군집화에는 데이터 전처리 과정에서의 의존도가 높다. 데이터의 결측치 처리, 이상치 제거, 변수 정규화, 그리고 적절한 특징 선택 등의 전처리 단계를 거친 후 군집화를 수행해야 한다. 이에 따라 전처리 과정에서의 과도한 시간과 노력이 필요하다.

2. 초기 중심값에 따른 군집화 결과 변동성

R언어를 사용한 K-평균 군집화 등의 알고리즘은 초기 중심값에 민감하다. 따라서 무작위로 중심값을 선택하거나 초기화하는 방법에 따라 군집화 결과가 크게 달라질 수 있다. 이로 인해 수렴에 시간이 오래 걸리거나 최적의 군집화 결과를 얻지 못할 수 있다.

3. 군집 수 결정의 어려움

R언어를 사용한 군집화에서는 군집 수를 결정하는 것이 어려울 수 있다. 적절한 군집 수를 결정하지 못하면 비효율적인 군집화 결과를 얻을 수 있으며, 이에 따라 군집화의 의미 해석과 활용이 제한될 수 있다.

결론

R언어를 사용한 군집화에는 위와 같은 단점과 한계가 존재하지만, 이러한 문제점을 극복하기 위해 다양한 전처리 기법, 초기화 방법, 그리고 군집 수 결정 기법을 활용할 수 있다. 또한 다른 군집화 알고리즘을 조합하여 다양한 방법으로 군집화를 시도하는 것 또한 하나의 해결책이 될 수 있다.

이상으로 R언어를 이용한 군집화의 단점과 한계에 대해 알아보았다.

참고 자료