R은 통계 분석 및 시각화를 위한 강력한 기능을 제공하는 프로그래밍 언어로, 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 매우 인기가 있습니다. 군집화(clustering)는 데이터를 서로 다른 그룹으로 나누는 데 사용되는 기술로, 좋은 결과를 얻기 위해서는 높은 품질의 데이터 전처리가 필요합니다. 이번 글에서는 R을 사용하여 군집화를 위한 데이터를 전처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 불러오기

R에서 데이터를 불러오는 가장 일반적인 방법은 read.csv 함수를 사용하는 것입니다. 예를 들어, “data.csv” 파일에서 데이터를 불러오려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.

data <- read.csv("data.csv")

2. 데이터 탐색

데이터를 불러온 후에는 데이터의 구조를 파악해야 합니다. head나 summary 함수를 사용하여 처음 몇 행의 데이터나 간단한 통계 요약 정보를 확인할 수 있습니다.

head(data)
summary(data)

3. 데이터 정제

이상치나 누락된 데이터 등을 처리하여 데이터를 깨끗하게 만들어야 합니다. 예를 들어, 이상치를 제거하거나 누락된 데이터를 채울 수 있습니다.

# 이상치 제거
data <- data[!(data$column_name > 3*sd(data$column_name)), ]

# 누락된 데이터 채우기
data$column_name[is.na(data$column_name)] <- mean(data$column_name, na.rm = TRUE)

4. 데이터 스케일링

군집화를 수행하기 전에 데이터를 표준화하거나 정규화해야 할 수도 있습니다. scale 함수를 사용하여 각 열의 평균을 0, 표준편차를 1로 스케일링할 수 있습니다.

scaled_data <- scale(data)

5. 주성분 분석(PCA)

PCA(Principal Component Analysis)는 데이터의 차원을 줄이는 데 사용되며, 군집화 전에 데이터의 차원을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

pca_data <- prcomp(scaled_data)

마무리

이렇게 데이터를 전처리하고 나면 군집화 알고리즘을 적용하여 데이터를 그룹으로 나눌 수 있습니다. 군집화의 성능을 높이기 위해 데이터 전처리는 매우 중요하며, R을 사용하면 편리하게 이를 수행할 수 있습니다.

위의 예제 코드는 간단한 예시를 위한 것으로, 실제 데이터의 특성에 따라 적합한 전처리 방법이 달라질 수 있습니다. 데이터 전처리에 대한 더 자세한 내용은 R 데이터 전처리 가이드를 참고하시기 바랍니다.