데이터 분석에서 군집화(clustering)와 데이터 시각화(data visualization)는 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다.

군집화와는 무엇인가?

군집화는 데이터를 서로 비슷한 특성을 갖는 그룹으로 나누는 작업을 말합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 군집화하여 유사한 구매 패턴을 보이는 고객 그룹을 발견할 수 있습니다.

데이터 시각화는 왜 중요한가?

데이터 시각화는 군집화 결과를 이해하고 전달하는 데 필수적입니다. 시각적인 표현을 통해 복잡한 데이터와 군집 간의 관계를 쉽게 파악할 수 있고, 비전문가에게도 이해하기 쉽게 전달할 수 있습니다.

군집화 결과의 시각화

군집화 결과를 산점도(scatter plot), 히트맵(heat map), 혹은 다차원 척도법(multidimensional scaling)을 이용하여 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 간의 패턴이나 이상점(outlier)을 식별할 수 있습니다.

데이터 시각화 라이브러리를 활용한 시각화

R 언어에서는 ggplot2나 plotly 등 다양한 패키지를 통해 군집화 결과를 시각적으로 나타낼 수 있습니다. 이를 통해 전문가와 의사소통하거나 의사결정을 내리기 위한 기반 자료로 활용할 수 있습니다.

따라서, 군집화와 데이터 시각화는 데이터 분석의 전 단계에서 중요한 요소로 작용하며, 서로 보완적으로 활용됩니다.

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