군집화의 이점

1. 데이터 이해: 군집화를 통해 데이터의 패턴과 특성을 이해할 수 있습니다. 이는 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하는 데 도움이 됩니다.

2. 세분화: 데이터를 군집화하면 유사한 특성을 갖는 그룹을 만들 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 작은 세부 그룹으로 나누어 분석할 수 있습니다.

3. 예측 모델링: 군집화는 추후 예측 모델링을 위한 기반이 될 수 있습니다. 각 군집을 대표하는 특성을 파악하여 예측 모델의 입력 변수로 활용할 수 있습니다.

군집화의 장점

1. 비지도 학습: 군집화는 비지도 학습 기술로, 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 효과적입니다.

2. 시각화: 군집화를 통해 데이터를 그룹화하여 시각적으로 표현할 수 있으며, 이는 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽게 만들어줍니다.

3. 큰 데이터셋 처리: R 언어는 큰 데이터셋을 처리하고 군집화하는 데 효율적이며, 다양한 군집화 알고리즘을 지원합니다.

R 언어를 사용하여 군집화를 수행하는 것은 데이터 분석의 중요한 단계이며, 이를 통해 데이터의 특성과 패턴을 파악할 수 있습니다.

참고문헌:

• https://www.r-bloggers.com/2016/02/k-means-clustering-in-r/
• https://www.statmethods.net/advstats/cluster.html